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首页> 根据【关键词:注意力机制,时间序列预测,LSTM,多任务学习,推力估计,迁移学习】搜索到相关结果 3 条

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一种坐标通道注意力深度学习网络的军用飞机识别方法: 作者： 杨环宇王军吴祥薄煜明马立丰陆金磊 来源： 兵工学报 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 坐标注意力机制军用飞机识别深度卷积神经网络 迁移学习; 描述： 可以保留小目标飞机特征的基础上，引入CA机制设计CA-Stage模块，提升网络对于背景和前景的区分能力；采用数据增强的方式扩充数据集，以及使用迁移学习的策略提高模型的泛化能力，训练得到具备最优超参数

一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法: 作者： 吕卫民孙晨峰任立坤赵杰李永强 来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机故障诊断时间卷积神经网络; 描述： ，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征的快速分类，利用贝叶斯方法实现对模型超参数的快速优化。以基于PROOSIS软件建模的某军用小涵道比涡扇发动机故障仿真数据为例，对6种

一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法: 作者： 吕卫民孙晨峰任立坤赵杰李永强 来源： 兵工学报 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机故障诊断时间卷积神经网络; 描述： 分为故障特征提取和分类诊断两个过程：引入TCN框架，在保证故障数据训练时序逻辑的基础上，实现对远层历史信息和当前层信息的特征融合构建，融合通道注意力机制增强了高质量特征的权重；基于LGBM模型实现对特征

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