关键词
作者: 周文骏     黄硕     张宁     宋传龙     赵宇轩     段一帆     徐国庆   来源: 光学精密工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   目标检测   DETR网络   SAR图像  
描述:
作者: 许雅玺     鲁健平   来源: 科技和产业 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 情感分析   注意力机制   数据增强   BiGRU模型  
描述:
基于神经网络的遥感图像飞机实时检测算法
作者: 刘志     杨江涛     许新云   来源: 工业控制计算机 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感图像   注意力机制   YOLOv4   MobileNetv3   深度可分离卷积  
描述: 情况下,减少参数量;同时在路聚合网络(PANet)中使用深度可分离卷积代替传统卷积;在主干网络中引入BAM注意力机制,提高整体模型的泛化能力。然后对NMS网络进行了优化,以提升模型的最终识别精度。最后在
基于BiGRU-Attention改进的航空设备故障知识图谱构建
作者: 陈勇刚     刘康妮     王帅   来源: 航空学报 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   双向门控循环神经网络   故障诊断   航空设备故障   知识图谱  
描述: 针对航空设备故障数据量庞大且传统故障诊断方法低效的问题,利用知识图谱技术构建高性能图数据库来替代传统民机所用的关系数据库以提高故障诊断决策效率,并通过一种以注意力机制(Attention)结合
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: 2024 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
基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
作者: 郭晓静     贠玉晶     徐晓慧   来源: 振动.测试与诊断 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   长短期记忆网络   航空发动机   剩余寿命预测   协方差分析  
描述: (root mean square error,简称RMSE)范围为[4.83,13.66],与卷积神经网络(convolutionneuralnetworks,简称CNN)、LSTM和双向长短期记忆网络
飞机结构X射线裂纹图像智能评定
作者: 贾文博     汪洪量     奚之飞     樊俊铃     杨胜春     张伟     赵延广   来源: 航空工程进展 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   智能评定   裂纹图像   高效层聚合网络   X射线  
描述: 飞机结构X射线图像评定过程存在复杂背景下裂纹分割不准确、检出难等问题。基于高效层聚合网络提出一种飞机结构X射线裂纹图像智能评定模型(ELAN-Seg),将ELAN-Seg模型和DeepLabv3+模型的射线图像裂纹分割能力进行对比,结合图像处理技术对模型分割的裂纹长度进行评估,利用飞机强度试验及外场维护过程采集的X射线图像对模型进行验证。结果表明:分割的最小裂纹长度约为3 mm,ELAN-Seg模型对复杂背景射线图像裂纹分割更加准确,裂纹漏检率小于3.8%,该模型具有工程适用性。
基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测
作者: 卢婷婷     刘博     李纯柱   来源: 科学技术与工程 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 注意力机制   终端区   序列到序列框架   航空运输   航迹预测  
描述: 指标,进行了航迹预测实验,实验结果表明:高度、经度和纬度在序列到序列框架中的循环神经网络分别采用LSTM、GRU和LSTM可以获得最好预测性能;以4种预测长度1、3、5和10 min进行建模,与基线模型中
基于深度学习的遥感图像飞机目标检测方法研究
作者: 吕宗奎.   来源: 南京信息工程大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 注意力机制   特征提取   PyQt5   深度学习   目标检测  
描述: 基于深度学习的遥感图像飞机目标检测方法研究
基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究
作者: 王晓鹏.   来源: 陕西理工大学 年份: 2024 文献类型 : 学位论文 关键词: 数据驱动   注意力机制   循环神经网络   剩余寿命预测   平均回归特征  
描述: 基于数据驱动模型的航空发动机剩余寿命预测研究
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