关键词
基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者: 王欣   孟天宇   周俊曦   来源: 科学技术与工程 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   预测性维护  
描述: long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入注意力机制增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者: 袁烨   黄虹   程骋   虞文武   丁汉   来源: 中国科学:技术科学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   生成对抗网络   特征提取   航空航天   剩余寿命预测  
描述: 涡扇发动机作为航空航天领域的核心设备之一,其健康状况决定了航空器能否稳定可靠地运行.涡扇发动机的剩余寿命预测是航天器设备监测与维护的重要一环.然而涡扇发动机的监测过程具有工况复杂、监测数据多样
基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
作者: 张加劲   来源: 电子测量与仪器学报 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   双向长短期记忆网络  
描述: 航空发动机作为飞机的主要动力源,其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者: 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源: 计算机应用 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  
描述: 的路径提取特征:1)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3)使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入
基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
作者: 李雪   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: 注意力机制   LSTM   机场场面轨迹预测   深度学习   PSO  
描述: 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
作者: 李雪   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: 注意力机制   LSTM   机场场面轨迹预测   深度学习   PSO  
描述: 基于深度学习的航空器场面轨迹预测研究
面向航空目标检测的神经网络加速器设计
作者: 施立瑞   王帅帅   肖昊   来源: 航空科学技术 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 卷积神经网络   FPGA   目标检测   Winograd算法   加速器  
描述: 卷积神经网络被广泛应用于航空图像目标检测领域。然而,由于航空图像成像背景环境复杂、目标尺寸小且方向任意,为了提取更高层次的特征信息,神经网络模型的结构复杂度不断提高,使得模型计算复杂度高、计算时间长
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者: 薛雅丽   孙瑜   马瀚融   来源: 电光与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 小目标   遥感图像   特征融合   深度学习   目标检测  
描述: 单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者: 杨小冈   高凡   卢瑞涛   李维鹏   张涛   曾俊   来源: 信息与控制 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力   通道剪枝   深度学习   目标检测   模型压缩  
描述: 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征提取网络
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