关键词
基于航空正射影像的面向对象林隙识别
作者: 毛学刚   邢秀丽   李佳蕊   谭良全   范文义   来源: 林业科学 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 面向对象   支持向量机   航空正射影像   影像分割   对象特征   林隙  
描述: ))和R_(A(os)))和位置准确度(D_(sr))评价分割结果。对每种尺度分割结果,应用航空正射影像的光谱及光谱+纹理结合特征,采用带有线性核的支持向量机(SVM)分类器进行林隙、非林隙和树冠分类
基于复合算法的航空发动机磨损故障诊断
作者: 黄帆   李艳军   曹愈远   李依林   来源: 航空计算技术 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   油液分析   航空发动机   故障诊断   相对劣化度   免疫系统  
描述: 针对航空发动机油液数据种类多样,所处状态阶段存在矛盾性,且传统三线值法制定状态界限值存在缺陷等问题,结合支持向量机理论(SVM),相对劣化度评估和人工免疫算法(AIS),提出了一种航空发动机磨损
基于集对分析和AFSA-SVM的军航空管安全评价
作者: 甘旭升   杨捷   刘飞   刘苹妮   来源: 安全与环境学报 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 集对分析   支持向量机   军航空管   安全系统学   人工鱼群算法   安全评价  
描述: 基于集对分析和AFSA-SVM的军航空管安全评价
基于特征优化和支持向量机的航空发动机气路故障诊断
作者: 吴超     陈磊     刘渊     周绮凤     王奕首   来源: 航空发动机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 支持向量机   主成分分析   深度自编码器   航空发动机   故障诊断   特征优化  
描述: 基于特征优化和支持向量机的航空发动机气路故障诊断
基于支持向量机的航空发动机性能衰退预测模型研究
作者: 吕强     李龙     王永声   来源: 航空维修与工程 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 发动机调控   支持向量机   航空发动机   预测   预测模型   性能衰退  
描述: 基于支持向量机的航空发动机性能衰退预测模型研究
基于MI-SVR模型的航空旅客出行指数预测方法研究
作者: 熊红林   朱人杰   冀和   樊重俊   徐佩   来源: 控制与决策 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 互信息   支持向量回归   机场运营管理   机器学习   k   航空旅客出行指数   均值聚类  
描述: )机器学习预测模型;最后,通过上海机场旅客出行指数预测实验对模型进行验证,实验结果显示MI-SVR模型具有可行性与有效性,同时,相比传统的预测模型预测效果更优.此外,实验结果也表明各模型基于互信息引入影响
基于典型机器学习算法的航空发动机价格估算模型研究
作者: 刘子源   张大维   高星   来源: 中国电子科学研究院学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 机器学习   价格估算模型   AdaBoost算法   决策树算法   KNN算法   随机森林算法   涡轴、涡桨发动机  
描述: 航空发动机的研制具有难度大、风险高、周期长、经费多的特点,需要在论证阶段对订购价格进行科学的估算,设定合理的目标。文中收集部分涡轴、涡桨发动机的性能指标、物理参数及订购价格等数据,运用典型机器学习
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者: 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究
作者: 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 。本文将机器学习应用于发动机旋转机械故障诊断,提出了一种基于集成学习的深度神经网络模型(Ensemble learning Deep Neural Network, EDNN)。该模型利用堆栈泛化
基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
作者: 周卓峰   刘伟   喻鸣   来源: 内燃机与配件 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   特征提取   深度信念网络   机器学习   故障诊断   旋转机械  
描述: 航空发动机振动信号复杂,数据量大,其机械系统滚动轴承故障诊断困难重重。在振动信号处理及故障检测领域,利用机器学习强大的自主学习能力在旋转机械故障的诊断方面得到了越来越多的应用。本文提出一种基于
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