基于对抗学习的低采样频率平面波超声成像

作者： 陈晓腾   来源： 华南理工大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 生成对抗网络   平面波超声成像   去噪   低采样频率  

描述： 基于对抗学习的低采样频率平面波超声成像

基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁噪声数据扩充方法

作者： 冯威     冯浩     肖立江     陈品明     刘东     王用鑫     周小生     孙怀凤     王震   来源： 物探与化探 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 生成对抗网络   数据扩充   半航空瞬变电磁   实采噪声  

描述： 半航空瞬变电磁噪声数据形式复杂，获取成本高、数据量稀缺，难以通过传统的扩充方法进行数据扩充，极大地影响了后续降噪工作的开展。针对这个问题，本研究提出了基于生成对抗网络的半航空瞬变电磁信号数据扩充方法

基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李鹏   丁瀛   黄培炜   杜艺博   来源： 中国测试 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征优选   II   长短时记忆网络   NSGA   剩余寿命预测  

描述： 研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题，提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型，预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次，基于

基于深度学习的飞行器遥测时间序列数据异常检测与预测方法研究

作者： 胡姣姣   来源： 西安理工大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   长短时记忆网络   不平衡数据学习   时间序列数据预测   时间序列数据异常检测  

描述： 基于深度学习的飞行器遥测时间序列数据异常检测与预测方法研究

基于脑电功率图谱的飞行员疲劳状态识别

作者： 储银雪   来源： 上海交通大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   长短时记忆网络   深度收缩稀疏自编码络   疲劳状态识别   脑功率图谱  

描述： 基于脑电功率图谱的飞行员疲劳状态识别

基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测

作者： 李鹏   丁瀛   黄培炜   杜艺博   来源： 中国测试 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 特征优选   II   长短时记忆网络   NSGA   剩余寿命预测  

描述： 研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题，提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，基于长短时记忆网络建立单序列监测数据预测模型，预测不同工况下发动机测试样本的数据集。其次，基于

基于深度学习的飞行器遥测时间序列数据异常检测与预测方法研究

作者： 胡姣姣   来源： 西安理工大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   长短时记忆网络   不平衡数据学习   时间序列数据预测   时间序列数据异常检测  

描述： 基于深度学习的飞行器遥测时间序列数据异常检测与预测方法研究

基于脑电功率图谱的飞行员疲劳状态识别

作者： 储银雪   来源： 上海交通大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络   长短时记忆网络   深度收缩稀疏自编码络   疲劳状态识别   脑功率图谱  

描述： 基于脑电功率图谱的飞行员疲劳状态识别

基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法

作者： 高峰   曲建岭   袁涛   高峰娟   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   长短时记忆网络   寿命预测   深度学习   差分时域特征  

描述： 深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。

基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法

作者： 高峰   曲建岭   袁涛   高峰娟   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2019 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   长短时记忆网络   寿命预测   深度学习   差分时域特征  

描述： 深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。