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根据【关键词:注意力机制,特征融合,故障诊断,深度学习 】搜索到相关结果 359 条
基于深度学习 的高分辨率遥感影像飞机掩体检测方法
作者:
史姝姝
陈永强
王樱洁
王春乐
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
深度学习
旋转框
遥感
描述:
高分辨率遥感影像数据集。对比Faster R-CNN、SSD、RetinaNet、YOLOv3和YOLOX等5个深度学习 目标检测模型的综合性能,结果表明,在飞机掩体影像数据集上YOLOX模型表现更佳
航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用
作者:
吴闯
张亮
唐希浪
崔利杰
谢小月
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
润滑系统
知识问答
知识图谱
描述:
由于航空发动机润滑系统结构功能复杂,基于现有的健康管理系统开展故障诊断 存在可解释性不足及高度依赖专家经验的问题,提出一套面向航空发动机润滑系统的故障知识图谱构建方法。在结合专家知识设计润滑系统故障
基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
作者:
毛浩英
孙有朝
李龙彪
晏传奇
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度注意力机制
软阈值化
深度残差收缩网络
深度学习
故障风险预警
描述:
本。预处理并增强图像数据样本,热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network,DRSN)中融入深度注意力机制 与带有阈值的残差收缩块,获取高判别性
基于改进YOLOv5s的飞机起落架安全销检测算法
作者:
陈世嘉
叶剑元
龚轩
曾康
倪鹏程
来源:
计算机科学
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
起落架安全销
YOLOv5
深度学习
目标检测
坐标注意力
描述:
基于改进YOLOv5s的飞机起落架安全销检测算法
基于激光雷达点云补全的飞机停泊引导定位研究
作者:
魏宁
李明磊
陈广永
叶方舟
来源:
雷达学报(中英文)
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
点云配准
深度学习
泊位引导系统
三维激光扫描
点云补全
描述:
基于激光雷达点云补全的飞机停泊引导定位研究
基于计算机视觉的机场跑道上航空器目标检测
作者:
杨昌其
韩一杰
张天航
来源:
航空计算技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
计算机视觉
深度学习
航空运输
跑道侵入
航空器检测
描述:
基于计算机视觉的机场跑道上航空器目标检测
基于贝叶斯网络的航空发动机故障诊断 研究
作者:
徐嫄乐
缪志松
姜哲
来源:
航空计算技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
蒙特卡罗仿真
航空发动机
贝叶斯网络
故障诊断
气路系统
描述:
针对航空发动机气路系统故障诊断 ,采用贝叶斯统计方法,建立气路部件健康参数与测量参数残差构成的贝叶斯网络模型,采用离散化方法计算得到贝叶斯网络中各个节点的条件概率分布,结合测量残差的实测信息,实现气路
航空机电系统先进诊断与预测技术研究
作者:
王红
杨占才
靳小波
封锦琦
来源:
航空科学技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
寿命预测
故障诊断
机电系统
模型修正
健康评估
描述:
本文首先分析了国外航空机电系统诊断与预测产品的功能、性能及特点,然后对航空机电系统诊断与预测研制流程进行了分析,接着对可应用于航空机电系统的先进诊断与预测关键技术进行了全面分析,主要包括基于任务剖面的跨系统交联实时故障仿真与验证技术、基于模糊神经网络专家系统的故障模式识别、基于数据驱动的部件剩余寿命预测、基于性能衰退特性的健康状态评估、基于自适应技术的诊断预测模型修正等方面,最后结合国内的研究现状,论述了航空机电系统诊断与预测技术发展过程中需要关注的主要问题,希望能够为航空机电系统诊断与预测技术应用起到一定的推动作用。
航空发动机故障智能检测技术研究
作者:
郝立华
来源:
电子设计工程
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
相关向量机
航空发动机
遗传算法
故障诊断
光谱分析
描述:
针对当前航空发动机故障诊断 技术中支持向量机(SVM)培训时间较长、相关向量机(RVM)误差较大的问题。文中根据航空发动机的工作原理,以某款发动机为例,通过检测发动机油耗颗粒信息,提出了一种基于
基于RS-CART决策树的航空发动机小样本故障诊断
作者:
庞梦洋
索中英
郑万泽
徐宇恒
包壮壮
黄林
来源:
航空动力学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
分类与回归树
GINI系数
故障诊断
属性约简
规则提取
描述:
规则。实验结果表明:将改进的CART决策树算法应用于某型航空发动机油液故障诊断 ,提取的规则可解释性强,能够减小冗余属性及噪声对决策的影响,与常用故障诊断 算法相比,该模型的诊断准确率提升20%左右,AUC(area under curve)值高达92%,可以有效处理高维离散型航空发动机小样本故障问题。
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