关键词
基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究
作者: 柳秀.   来源: 哈尔滨理工大学 年份: 2023 文献类型 : 学位论文 关键词: 集成学习   元学习   故障诊断   深度学习   联邦学习  
描述: 基于深度学习的航空发动机附件机匣故障诊断研究
基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
作者: 陈虹潞   黄向华   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  
描述: 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者: 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源: 振动与冲击 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  
描述: 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
作者: 郑晓飞   郭创   姚斌   冯华鑫   来源: 计算机工程 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 信号重构   故障诊断   深度学习   航空传感器   深度置信网络   故障隔离  
描述: 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出深度置信
基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
作者: 师鸽   来源: 南京航空航天大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发电机   旋转整流器   故障诊断   深度学习   自动编码器   深度置信网络  
描述: 基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
作者: 师鸽   来源: 南京航空航天大学 年份: 2018 文献类型 : 学位论文 关键词: 航空发电机   旋转整流器   故障诊断   深度学习   自动编码器   深度置信网络  
描述: 基于深度学习网络的航空发电机旋转整流器诊断技术研究
基于改进YOLOv4算法的遥感图像飞机目标检测
作者: 王惠中     文学   来源: 计算机与数字工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   特征融合   目标检测   YOLOv4  
描述: 针对在遥感图像上对飞机目标检测的精度低问题,论文通过对PANet特征融合网络结构的加深使得YOLOv4算法对小目标的检测更加敏感,进而提高算法的平均检测精度;另外,利用K-means++算法产生
面向边缘智能光学感知的航空紧固件旋转检测
作者: 符长虹   陈锟辉   鲁昆瀚   郑光泽   赵吉林   来源: 应用光学 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 旋转目标检测   特征融合   空洞幻影模块   边缘部署   航空紧固件  
描述: 针对航空紧固件分拣过程中现有方法存在效率低、成本高、精度差等问题,提出一种面向边缘智能光学感知的旋转目标检测方法。构建一种基于强化语义和优化空间的特征融合机制,有效提升目标检测模型的性能;设计一种
基于特征融合与软判决的遥感图像飞机检测
作者: 朱明明   许悦雷   马时平   李帅   马红强   来源: 光学学报 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: 区域卷积神经网络   特征融合   图像处理   软判决   飞机检测  
描述: 提出了一种特征融合结合软判决的飞机检测方法。以区域卷积神经网络为基本框架,依次采用L2范数归一化、特征连接、尺度缩放和特征降维来融合多层特征。为了降低网络在目标高度重叠时的漏检率,引入软判决来改进
航空滚动轴承振动特征的故障灵敏度分析与融合技术
作者: 林桐   陈果   张全德   王洪伟   陈立波   来源: 航空动力学报 年份: 2018 文献类型 : 期刊 关键词: 特征提取   灵敏度分析   滚动轴承   特征融合   状态评估  
描述: 针对工程中航空滚动轴承实时状态监测的需要,提出了基于标准化欧氏距离的多特征融合评估方法。首先,进行了航空滚动轴承故障模拟试验,引入了故障灵敏度的定量评价指标,对融合前后特征的故障灵敏度进行了分析
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