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- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测
- 作者： 马依琳. 来源： 华东师范大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 剩余使用寿命预测 不确定性建模
- 描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测
- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测
- 作者： 马依琳. 来源： 华东师范大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 剩余使用寿命预测 不确定性建模
- 描述： 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测
- 基于特征增强网络的遥感图像飞机小目标检测
- 作者： 李嘉润 高阳特 徐盛野 毛鹏. 来源： 第十七届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集 年份： 2023 文献类型 ： 会议论文 关键词： 遥感图像 注意力机制 小目标检测 多尺度融合
- 描述： 基于特征增强网络的遥感图像飞机小目标检测
- 多模态航空传感器故障分析
- 作者： 孙旭 高君宇 袁媛. 来源： 第六届中国航空科学技术大会论文集 年份： 2023 文献类型 ： 会议论文 关键词： 注意力机制 多模态融合 航空传感器 故障检测
- 描述： 多模态航空传感器故障分析
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
- 一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
- 作者： 吕卫民 孙晨峰 任立坤 赵杰 李永强 来源： 兵工学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 轻量级梯度提升机 注意力机制 航空发动机 故障诊断 时间卷积神经网络
- 描述： 长时间工作在高温高压、强振动等恶劣气路环境下的航空发动机经常面临部件疲劳、腐蚀和性能退化的问题，且其故障诊断时序逻辑性不强、故障参数耦合较深等特点十分明显，为此提出一种基于时间卷积神经网络(TCN
- 基于改进YOLOv5的航空发动机表面缺陷检测模型
- 作者： 李鑫 李香蓉 汪诚 李秋良 李卓越 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 机器视觉 YOLOv5 表面缺陷检测
- 描述： 训练效果的提升；其次在Backbone网络中引入坐标注意力机制，在通道注意力的基础上嵌入坐标信息，提高对小缺陷目标的检测能力；最后将YOLOv5的定位损失函数改进为EIoU loss，在加快模型收敛
- 基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
- 作者： 王兴隆 尹昊 丁俊峰 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 场面监视雷达 注意力机制 Transformer 数据融合 广播式自动相关监视
- 描述： 结果表明，该方法有效降低了单一监视源的监视误差，且融合效果优于基于注意力机制的长短期记忆网络、循环神经网络和扩展卡尔曼滤波融合方法，平均绝对误差分别提升了2.20%、14.32%和33.94%。