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根据【关键词:
损失函数,深度神经网络,缺陷检测,注意力模型
】搜索到相关结果
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关键词
遥感图像飞机目标高效搜检深度学习优化算法
作者:
郭琳
秦世引
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
停机坪与跑道分割
深度神经网络
深度学习
飞机目标检测
大幅面遥感图像
描述:
为了实现大幅面遥感图像中飞机目标的高效检测与准确定位,通过
深度神经网络
(DNN)的级联组合,提出了一种新颖的搜寻与检测相集成的飞机目标高效检测算法。首先,运用高性能的端到端DNN网络,进行停机坪与
基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断
作者:
赵洪利
杨佳强
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
自注意力机制
航空发动机
故障诊断
深度神经网络
融合卷积Transformer
描述:
航空发动机长期处于恶劣的气路环境下工作会面临腐蚀、侵蚀等问题,且故障参数特征不明显,因此精准的航空发动机故障诊断方法对保证飞机安全运行具有重要意义。为提高预测准确性,提出了一种基于融合卷积Transformer的航空发动机故障诊断方法,利用自注意力机制提取有用特征,抑制冗余信息,并且将最大池化层(MaxPool)引入Transformer模型中,进一步降低模型内存消耗以及参数量,缓解过拟合现象。以基于GasTurb建模的涡扇发动机仿真数据集进行验证,结果与Transformer网络和其他传统深度学习模型反向传播神经网络(Back Propagation Neural Networks, BP网络)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)相比,准确率分别提高了6.552%、28.117%、13.189%和10.29%,证明了本文方法的有效性,可为航空发动机故障诊断提供一定的参考。
融合注意力和多尺度特征的航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机
缺陷检测
以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
融合注意力和多尺度特征的航空发动机
缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机
缺陷检测
以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对
基于ECSDNN的航空安全事件风险等级预测
作者:
冯霞
桑潇
左海超
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
代价敏感
深度神经网络
风险等级预测
嵌入特征编码
航空安全
描述:
型属性嵌入特征编码和数值型属性拼接的方法实现航空安全事件数据的特征表示;综合考虑错分比例和固定代价设计代价敏感矩阵和代价敏感
损失函数
,构建基于代价敏感
深度神经网络
(CSDNN)的基分类器模型;采用硬
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