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根据【关键词:
注意力机制,扩张卷积,叶片损伤,发动机,目标检测,YOLOv4
】搜索到相关结果
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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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