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- 民用航空中交通管理自动化系统研究
- 作者： 赵浪涛 来源： 信息记录材料 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航 空中交通管理 自动化系统
- 描述： 在我国交通网络管理中民用航空是其中一项重要的组成部分，随着人们需求的不断增加，航空公司的航班量也在不断提升，增加了空中交通管理的压力，因此，需要依靠空中交通管理自动化系统来解决此问题。阐述了空中交通管理自动化系统的设计原则，同时对民航空中交通管理自动化系统的设计结构进行了探究。
- “双一流”建设背景下民航行业特色大学学科建设的分析与思考——以中国民用航空飞行学院为例
- 作者： 赵欣 杨团团 李诚龙 杨锐 周蓓 来源： 大学与学科 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航 “双一流”建设 行业特色大学 学科建设
- 描述： “双一流”建设背景下，如何把握时代机遇、找准发展路径，是我国众多行业特色大学能否更好服务国家及行业需求的关键。民航行业特色大学具有行业性强、应用性强的特点，基于学科发展基本规律与国外高水平民航特色
- 民用航空中交通管理自动化系统研究
- 作者： 赵浪涛 来源： 信息记录材料 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 民航 空中交通管理 自动化系统
- 描述： 在我国交通网络管理中民用航空是其中一项重要的组成部分，随着人们需求的不断增加，航空公司的航班量也在不断提升，增加了空中交通管理的压力，因此，需要依靠空中交通管理自动化系统来解决此问题。阐述了空中交通管理自动化系统的设计原则，同时对民航空中交通管理自动化系统的设计结构进行了探究。
- 基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
- 作者： 康玉祥 陈果 尉询楷 潘文平 王浩 来源： 振动与冲击 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 滚动轴承 故障诊断 深度学习 多任务 残差网络 损伤大小
- 描述： 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题，提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法，该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架，建立能够同时进行故障诊断的多任务模型。首先，在数据预处理中，将滚动轴承的振动加速度时域信号转换为频谱图，并直接作为网络的输入；然后，应用标签平滑技术对故障类别标签做了平滑处理以提高网络的测试精度；最后，利用两组实际的滚动轴承故障数据集对所建立的多任务模型进行试验验证，将诊断任务划分为：故障状态识别(正常和异常)、故障部位识别(内圈、外圈和滚动体故障)、以及故障程度识别(损伤尺寸大小预测)。结果表明，所搭建的多任务模型在故障状态识别和部位诊断中的准确率达到97%以上。同时，在故障识别中，损伤大小预测达到了满意的精度，充分表明该方法具有很强的故障多任务诊断能力。
- 基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
- 作者： 王馨悦 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 鸟群活动图像分割 Net网络 优化U 通用航空应急救援 深度学习 图像分割 危险天气
- 描述： 基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
- 遥感图像飞机目标检测与识别关键技术研究
- 作者： 李冠典 来源： 长春理工大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 飞机目标高效检测 遥感图像 卷积神经网络 深度学习 目标检测 飞机区域识别网络
- 描述： 遥感图像飞机目标检测与识别关键技术研究
- 基于深度学习的航空留机导管缺陷检测研究与实现
- 作者： 李斐 来源： 西安电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 留机导管 R CNN 深度学习 Faster YOLOv4 缺陷检测
- 描述： 基于深度学习的航空留机导管缺陷检测研究与实现
- 基于深度学习的遥感图像飞机检测与分割
- 作者： 吴启凡 来源： 西安电子科技大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 非对称卷积 遥感图像 R CNN 深度学习 Mask 自校准卷积
- 描述： 基于深度学习的遥感图像飞机检测与分割
- 基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测
- 作者： 刘龙庚 翟俐民 韩云祥 来源： 计算机工程与设计 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 时间序列 空管大数据 航迹聚类 深度学习 智能交通 航迹预测
- 描述： 采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。