基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析

作者： 林华显.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   工作负荷   生理信号   深度学习   航空安全  

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基于深度学习的遥感图像飞机目标检测技术研究

作者： 赵志恒.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 遥感图像   深度学习   目标检测   YOLOv8   飞机目标  

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基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测

作者： 陈琨     李放     冯振宇     陈向明     段龙坤   来源： 交通运输工程学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 民用航空   深度学习   轨迹预测   应急撤离   社交隐式模型  

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基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法

作者： 章丰田   来源： 自动化应用 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 综合服务   智能问答   深度学习   航空物流   智慧航空  

描述： 基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法

飞机装配过程错漏装检测技术研究进展

作者： 王振宇     张祥春     严佳     张晓庆     武湛君   来源： 无损检测 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 错漏装   机器视觉   深度学习   无损检测   模板匹配  

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作者： 秦子轩     张晓东     白广芝     任先聪   来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   剩余可用寿命   深度学习   多头注意力机制   多尺度卷积双向长短期记忆网络  

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基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法

作者： 王捷     周迪     左洪福     陆扬   来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络   卷积神经网络   深度学习   民航安全   文本分析  

描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。

基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

作者： 曹锦山.   来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   Transformer   深度学习   剩余使用寿命   多头自注意力机制  

描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测方法研究

模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析

作者： 林华显.   来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   工作负荷   生理信号   深度学习   航空安全  

描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析