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- 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
- 基于分层SDG的航空发动机燃油系统故障诊断方法研究
- 作者： 杨康 李洁 张可 陈桑桑 来源： 计算机与数字工程 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机燃油系统 故障诊断 分层SDG
- 描述： 针对航空发动机燃油系统故障样本较少,故障难以诊断的问题,对其提出采用分层SDG模型进行故障诊断的方法。基于SDG方法,采用分层策略,缩小故障源搜索空间,根据测量节点之间的内在联系向前搜索,判断是否为相容支路,从而获得备选故障源的集合。实例分析结果表明了该诊断方法的高效性。
- 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。