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根据【关键词:注意力机制,自动问答,细粒度检索,民航客服,神经网络,阅读理解】搜索到相关结果 75 条
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基于机器学习模型的民航客流预测仿真研究
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作者:
刘夏
邱钊
陈焕东
陈明锐
来源:
软件
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
多元回归
支持向量机回归
ARMA改进
神经网络
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描述:
,运用了多元回归模型、支持向量机回归模型、ARMA改进模型、神经网络RBF模型对航线数据进行了数据拟合。经验证,上述四个模型的平均绝对误差分别为5.27%,7.61%,5.07%,3.34%,模型预测精度较高,可以用于客流预测研究。
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基于神经网络的航空三级式起动发电机简化一体化模型
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作者:
焦宁飞
韩旭
刘卫国
来源:
微电机
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
三级式无刷同步电机
航空起动发电一体化
电机建模
神经网络
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描述:
式起发电机多级结构特点,本文将其励磁系统视为具有非线性传递特性的特殊"电刷滑环系统",并通过BP-神经网络拟合获取其传递特性。以励磁系统神经网络简化模型为基础,将包含多级结构的三级式起发电机简化为传统
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考虑性能退化的飞机典型部件灵敏度分析
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作者:
唐成虎
周长聪
侯伟
彭玉海
董彦非
来源:
西安交通大学学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
缝翼
灵敏度分析
Archard磨损模型
神经网络
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描述:
磨损模型结合随机参数与人工神经网络法,得到缝翼机构的功能函数表达式。使用基于方差重要性测度与基于矩独立重要性测度两种灵敏度分析方法对飞机典型部件进行灵敏度分析,研究了随滚轮磨损量与磨损量变异系数的变化
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面向航空应用的神经网络轻量化设计
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作者:
程陶然
李阳
来源:
电脑知识与技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
模型压缩
结构优化
神经网络
轻量化
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描述:
随着深度神经网络性能的不断提高,应用领域不断扩展,然而网络参数规模和计算需求也在大幅增加,极大地限制了神经网络的应用范围。该文面向航空领域应用,考虑到机载嵌入式计算环境的资源限制,对深度神经网络模型
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基于神经网络的航空发动机传感器故障自动检测方法
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作者:
王琛
李峰
来源:
自动化应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
故障检测
神经网络
传感器
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描述:
针对当前航空发动机传感器故障问题无法全部检测得出结果,并且检测结果的准确率有待进一步提升的情况,引入神经网络,开展对航空发动机传感器故障自动检测方法的研究。通过航空发动机传感器运行数据采集与处理
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基于集成学习的航空发动机排气温度预测
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作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
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描述:
准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法,被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理,提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法,避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。
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基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
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作者:
杨曦中
高冠鸿
熊智
张玲
来源:
航空电子技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
目标检测
深度学习
神经网络
CenterNet
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描述:
为实现高精度的航空图像目标检测,将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中,同时使用Resnet50主干网络,并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试,结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高,证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
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基于航空燃料企业的双重预防机制建设和运行评估研究
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作者:
成君宝
赵艳辉
韩书新
王艳芳
王锐
张恒硕
来源:
化工管理
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
优化
安全管理
神经网络
双重预防机制
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描述:
文章基于航空燃料企业对安全风险分级管控和隐患排查治理的双重预防机制进行研究,细化双重预防机制基本概念及创建方法,研究航空燃料企业双重预防机制的建设,利用BP神经网络进行运行效果评价,分析特有风险事件和基于双重预防机制系统的安全管理优化。
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联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
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作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
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描述:
针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。
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联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测
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作者:
徐佰祺
江刚武
刘建辉
王鑫
魏祥坡
余培东
来源:
测绘科学技术学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
注意力机制
特征融合
遥感影像
V4算法
飞机目标检测
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描述:
针对遥感影像飞机目标尺寸小、特征不明显的问题,在YOLO V4的基础上,提出一种联合多尺度特征和注意力机制的遥感影像飞机目标检测方法。该方法扩大了特征融合时尺度的范围,增强了对低层特征和小目标信息的提取。通过引入注意力机制进行特征融合,为每个通道的特征赋予不同权重,学习不同通道间特征的相关性。在RSOD-Dataset数据集上进行对比实验,实验结果表明该方法与相关算法相比,具有更高的检测精度。