首页
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻动态
全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
首页>
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
8
条
按文献类别分组
学位论文
(93)
期刊
(75)
会议论文
(10)
报纸
(2)
按栏目分组
学位论文
(93)
期刊
(75)
会议论文
(10)
报纸
(2)
按年份分组
2023
(8)
2022
(29)
2021
(25)
2020
(36)
2019
(28)
2018
(19)
2017
(5)
2016
(30)
按来源分组
南京航空航天大学
(14)
中国民航大学
(10)
北京航空航天大学学报
(5)
航空动力学报
(5)
中国民用航空飞行学院
(3)
科学技术与工程
(3)
吉林大学
(3)
西安交通大学
(2)
中国民用航空学院
(2)
西安电子科技大学
(2)
中国科学:技术科学
(2)
小型微型计算机系统
(2)
激光与光电子学进展
(1)
兵工学报
(1)
第三十三届中国仿真大会
(1)
宁夏大学
(1)
燕山大学
(1)
北方工业大学
(1)
北京交通大学
(1)
兵工自动化
(1)
计算机应用
(1)
电子测量与仪器学报
(1)
控制理论与应用
(1)
计算机科学与探索
(1)
光学学报
(1)
2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
(1)
中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所)
(1)
吉林大学学报(理学版)
(1)
北京邮电大学
(1)
长江信息通信
(1)
关键词
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:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题,采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法,丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后,在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA),以强调缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归损失函数定义为EIOU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%。
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:
针对目前航空发动机表面人工缺陷检测效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的缺陷检测模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现训练效果的提升;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,在加快模型收敛的同时提高预测框回归精度。实验表明,本文提出的YOLOv5-CE模型,相比原YOLOv5s网络,在检测速度几乎没有下降的情况下m AP值提高了1.2%,达到了98.5%,能够实现对航空发动机四种常见类型缺陷的高效智能检测。
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:
航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率,提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法,以辅助孔探工作。首先,针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题,采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法,丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后,在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA),以强调缺陷特征的提取,增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN),以完成更高层次的特征融合,提升对多尺度目标的表达能力。最后,将边界框回归损失函数定义为EIOU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。
基于航空燃料企业的双重预防机制建设和运行评估研究
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
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。
基于两阶段迁移学习的Multi-scale SE-ResNet50深度卷积
神经网络
的多标签航空图像分类问题研究
作者:
刘乙萱
苏鑫
来源:
数学的实践与认识
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
ResNet50
航空图像分类
多标签
多尺度特征融合
迁移学习
描述:
的提取;利用两阶段迁移学习优化模型初始化参数,进一步提高模型精度和泛化能力.实验结果表明,算法在UCM多标签数据集上的macro-F
1
为98.4%,分别高于MobileNet v2,VGG16
基于CASI & SASI航空高光谱的雄安新区西南部农田土壤重金属镍含量反演研究
作者:
倪斌
黄照强
江淼
张亚龙
朱富晓
来源:
地质与勘探
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
雄安新区
多元逐步回归
模型评价
重金属反演
神经网络
CASI&SASI
偏最小二乘回归
高光谱
描述:
模型。研究结果表明:(
1
)基于各光谱变换的BP
神经网络
模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;(2)综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果
<
1
>
Rss订阅
订阅地址: