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根据【关键词:
拉夫逊优化算法,模糊C均值聚类,飞机备件分类,无监督机器学习,核主成分分析,牛顿
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关键词
基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
作者：
胡启国
白熊
杜春超
来源：
航空工程进展
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
航空发动机
剩余寿命
多信息融合
核主成分分析
双向长短时记忆
描述：
复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于
核主成分分析
（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
基于KPCA-BLSTM的航空发动机多信息融合剩余寿命预测
作者：
胡启国
白熊
杜春超
来源：
航空工程进展
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
航空发动机
剩余寿命
多信息融合
核主成分分析
双向长短时记忆
描述：
复杂航空发动机在运行过程中易出现多退化信息而导致寿命预测不精确的问题，为此提出基于
核主成分分析
（KPCA）和双向长短时记忆（BLSTM）神经网络的多信息融合寿命预测模型。首先采用KPCA对多维退化
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