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- YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
- 作者： 张锐丽 张琦 高万春 李江龙 来源： 兵工自动化 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 tiny 目标检测 YOLOv4 照相管理
- 描述： 注意力机制模块以改进YOLOv4-tiny。测试结果表明：准确率(precision,P)相较原YOLOv4-tiny提高了5%，召回率(recall,R)提高约8%，平均准确率均值(mean
- 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： 单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
- 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： 单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
- 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
- 基于深度学习的航空发动机齿轮故障诊断
- 作者： 万安平 杨洁 王景霖 陈挺 缪徐 黄佳湧 杜翔 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 多传感器信息融合 故障诊断 深度学习
- 描述： dimensional convolutional neural network，简称1D-CNN）对试验获取的某航空发动机的齿轮故障振动数据进行特征提取与分类，建立齿轮故障一维卷积神经网络模型，对航空发动机轴承进行
- 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