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- 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 作者： 孙卫卫 来源： 山东大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 增量模型 长短时记忆网络 机器学习 需求预测
- 描述： 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 作者： 孙卫卫 来源： 山东大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 增量模型 长短时记忆网络 机器学习 需求预测
- 描述： 基于机器学习的航空收益管理需求预测算法的研究与实现
- 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。