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根据【关键词:支持向量机,梅尔频率倒谱系数,机器学习,飞机类型识别,自编码器】搜索到相关结果 142 条
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非合作通信环境下飞机声信号类型识别的方法研究
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作者:
黄妤宁
来源:
哈尔滨工程大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
梅尔频率倒谱系数
机器学习
飞机类型识别
自编码器
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描述:
非合作通信环境下飞机声信号类型识别的方法研究
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基于通话背景音的飞机类型识别方法研究
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作者:
马宇晴
来源:
哈尔滨工程大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
支持向量机
和声搜索算法
梅尔频率倒谱系数
粒子群算法
飞机类型识别
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描述:
基于通话背景音的飞机类型识别方法研究
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基于自编码器的飞机类型识别方法
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作者:
张朝柱
黄妤宁
来源:
无线电工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
梅尔倒谱系数
自编码器
飞机类型识别
联合特征提取
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描述:
针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特征向量通过自编码器进行分类,对分类的准确率进行了仿真。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于85%,且平均识别准确率为95.98%。针对单类别实际飞机声信号的分类准确率较其他类别准确率差的问题,提出了通过小波包分解-MFCC联合特征提取对自编码器进行优化。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于90%,且平均准确率为97.74%。
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基于自编码器的飞机类型识别方法
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作者:
张朝柱
黄妤宁
来源:
无线电工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
梅尔倒谱系数
自编码器
飞机类型识别
联合特征提取
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描述:
针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特征向量通过自编码器进行分类,对分类的准确率进行了仿真。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于85%,且平均识别准确率为95.98%。针对单类别实际飞机声信号的分类准确率较其他类别准确率差的问题,提出了通过小波包分解-MFCC联合特征提取对自编码器进行优化。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于90%,且平均准确率为97.74%。
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基于自编码器的飞机类型识别方法
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作者:
张朝柱
黄妤宁
来源:
无线电工程
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
梅尔倒谱系数
自编码器
飞机类型识别
联合特征提取
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描述:
针对人工监听识别飞机类型难度大的问题,提出了根据不同飞机发动机产生的不同噪声,通过特征提取,进而分类识别出飞机类型的一种方法。在梅尔倒谱系数(MFCC)算法特征提取的基础上,对提取的24维特征向量通过自编码器进行分类,对分类的准确率进行了仿真。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于85%且平均识别准确率为95.98%;针对单类别实际飞机声信号的分类准确率较其他类别准确率差的问题,提出了通过小波包分解-MFCC联合特征提取对自编码器进行优化。实验结果表明,每一类声信号准确率均高于90%且平均准确率为97.74%。
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基于数据驱动的航空发动机气路性能参数预测研究
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作者:
孙小鱼
来源:
大连理工大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
参数实时预测
自编码器
机器学习回归算法
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描述:
基于数据驱动的航空发动机气路性能参数预测研究
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基于循环神经网络的航空设备剩余寿命预测方法研究
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作者:
徐自黎
来源:
重庆邮电大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
循环神经网络
自编码器
剩余使用寿命
涡扇发动机
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描述:
基于循环神经网络的航空设备剩余寿命预测方法研究
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基于AE-RNN的飞机起落架液压收放系统故障诊断方法研究
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作者:
丰赢政
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
循环神经网络
故障诊断
液压收放系统
飞机起落架
自编码器
故障程度评价
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描述:
基于AE-RNN的飞机起落架液压收放系统故障诊断方法研究
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航空公司电子客票航班查询动态缓存系统设计
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作者:
姚一
周中雨
李洋
杨程屹
来源:
电子测试
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
缓存
航班查询
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描述:
本文采用机器学习技术实现航空公司电子客票航班查询的动态缓存。针对第三方大量抓取航空公司网站航班数据的问题,进行访问行为分析,建立航班查询缓存模型并进行系统改造,以达到降低查询预订比的效果。
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基于机器学习的航空公司乘客满意度预测
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作者:
刘宇波
来源:
科技创业月刊
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
满意度
预测
Python
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描述:
利用Python中的pandas库、numpy库和matplotlib库对数据进行预处理和分析可视化,然后运用机器学习分类算法对数据进行建模,最后对预测结果进行分析。该建模可对用户满意度进行预测,以便制定合适的运营方案,提高乘客满意度。