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根据【关键词:
民航事故,深度学习,命名实体识别
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关键词
基于BERT和知识蒸馏的航空维修领域
命名实体识别
作者:
顾佼佼
翟一琛
姬嗣愚
宗富强
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
知识蒸馏
词向量增强
伪标签增强
航空维修文本
命名实体识别
BERT
描述:
针对军事航空维修领域
命名实体识别
训练数据少,标注成本高的问题,改进提出一种基于预训练BERT的
命名实体识别
方法,借鉴远程监督思想,对字符融合远程标签词边界特征得到特征融合向量,送入BERT生成动态字
基于
深度学习
的航空监视方法研究
作者:
王艳明
王宝珠
来源:
电子测量技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空监视
深度学习
人工智能
国土安全
俯视视角
描述:
我国是一个幅员辽阔的国家,地理条件复杂,常规的国土安全巡检方法会耗费大量人力物力。为此,提出了一种基于
深度学习
的航空监视方法,其利用无人机从高空采集图像,并利用卷积神经网络对采集图像进行分类判断
基于时空特征的航空发动机剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
航空发动机作为一种高精密机械部件,对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本,减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系,忽略了传感器之间的空间关系。本文提出了一种时空特征融合的网络模型,利用图卷积神经网络和长短时记忆网络分别提取空间特征和时间特征,运用并行结构将时间特征与空间特征融合。在CMAPSS数据集上进行验证,子数据集FD001的RMSE为12.81,Score为252.04,实验结果表明,该方法相对于其他预测方法,预测精度更高。
基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究
作者:
李博
许子威
钟飞
陈义华
来源:
电子测量技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLOv7
tiny
深度学习
Ghost卷积
飞机起落架
缺陷检测
描述:
基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究
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