关键词
航空装配领域中命名实体识别的持续学习框架
作者: 刘沛丰   钱璐   赵兴炜   陶波   来源: 浙江大学学报(工学版) 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 航空装配   深度学习   智能制造   命名实体识别   持续学习  
描述: 框架在正确率、召回率、F1值上均显著优于以往算法,所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.
高分辨率航空遥感图像的建筑物识别
作者: 王玉琴   尤静静   蔡世鑫   来源: 北京测绘 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   RCNN)模型   快速区域卷积神经网络(Faster   建筑物识别   深度学习  
描述: 目前深度学习方法的研究已在语音辨别、图像识别、信息检索等方面取得较大成果。建筑物的自动检测与识别已成为遥感图像处理范畴研究的热点。针对高分辨率航空遥感影像中的建筑物快速、精准识别的应用问题,文章提出
航空发动机状态监控和预测性维护应用研究
作者: 廖鹏程   李昂   王骁   来源: 测控技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   深度学习   健康管理   剩余寿命预测   故障预测  
描述: 据进行降噪并预测剩余寿命,通过美国国家航空航天局(NASA)的航空发动机仿真数据集验证了模型能达到91.3%的准确率;采用核主成分分析(KPCA)结合深度置信网络(DBN)的方法建立发动机气路健康监控模型
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
作者: 陈琨     李放     冯振宇     陈向明     段龙坤   来源: 交通运输工程学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 民用航空   深度学习   轨迹预测   应急撤离   社交隐式模型  
描述: 基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法
作者: 章丰田   来源: 自动化应用 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 综合服务   智能问答   深度学习   航空物流   智慧航空  
描述: 基于深度学习的智慧航空物流综合服务智能问答方法
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者: 王振宇     张祥春     严佳     张晓庆     武湛君   来源: 无损检测 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 错漏装   机器视觉   深度学习   无损检测   模板匹配  
描述: 飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者: 王捷     周迪     左洪福     陆扬   来源: 计算机与数字工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 长短时记忆神经网络   卷积神经网络   深度学习   民航安全   文本分析  
描述: 安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
技能领域深度学习评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例
作者: 穆肃     高春瑾     田巨   来源: 广州开放大学学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 飞机维修   深度学习   量表开发   虚拟仿真   评价指标  
描述: 学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环,深度学习理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例,采用专家
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
作者: 钟聃     李铁虎     李诚   来源: 光子学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   机场场面   迁移学习   特征金字塔网络   飞机目标检测  
描述: 提出了一种改进的深度学习模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
基于深度学习的水上飞机非定常水载荷重构
作者: 樊云翔     艾化楠     王明振     曹楷     刘学军     吕宏强   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 扩散模型   时序卷积网络   稀疏数据   深度学习   非定常流场重构  
描述: 载荷数据非线性强且数据稀疏,传统的流场重构方法难以适用。采用时序卷积网络(TCN)对水上飞机入水的船底时序流场重构问题进行建模研究,通过深度学习优秀的非线性拟合能力学习流场规律,并在传统的TCN基础上
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