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根据【关键词:
注意力机制,航班延误预测,航班恢复,神经网络
】搜索到相关结果
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关键词
面向民航数据分析应用的
航班延误预测
作者:
闻翔
来源:
北京交通大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航班延误预测
航班相关效应
一维卷积神经网络
不均衡数据
深度生成网络
代价敏感学习
描述:
面向民航数据分析应用的
航班延误预测
面对航班延误下的场面离场滑行道调度研究
作者:
蔡梦婷
来源:
南京航空航天大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
滑行道优化
航班延误预测
支持向量机回归
遗传算法
航班延误程度
场面调度
描述:
面对航班延误下的场面离场滑行道调度研究
航空网络延误预测及延误消解特性研究
作者:
张渤
来源:
北京交通大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
延误消解
航班延误预测
随机森林
LSTM神经网络
k
航空网络
modes算法
描述:
航空网络延误预测及延误消解特性研究
面向民航数据分析应用的
航班延误预测
作者:
闻翔
来源:
北京交通大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
航班延误预测
航班相关效应
一维卷积神经网络
不均衡数据
深度生成网络
代价敏感学习
描述:
面向民航数据分析应用的
航班延误预测
基于过程的航空装备综合维修保障管理研究及系统应用
作者:
闻敬谦
李青
来源:
2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
维修保障 工作流 时间驱动作业成本法 过程分析 BP
神经网络
描述:
为了适应航空装备维修保障工作由使用方自主保障向装备研制企业共同承担转变的新 趋势,针对航空装备维修保障体系特点提出基于过程的维修保障管理方式,并对关键技术进行研 究。首先,为满足业务流程关系运行期灵活构建及过程控制要求,通过扩展流程及节点定义给出 业务流程的层次化建模方法,利用工作流引擎为用户提供系统归零控制。其次,以流程时间作为 成本动因,给出时间驱动的维修保障作业成本核算方法。在此基础上,对流程及时性和稳定性进 行了分析,并建立了维修保障因素与装备使用能力的关系模型,给出业务流程影响度的分析方法。 最后给出该系统在某航空制造企业的应用实例。
基于过程的航空装备综合维修保障管理研究及系统应用
作者:
闻敬谦
李青
来源:
2010全国现代制造集成技术(CMIS)学术会议
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
维修保障 工作流 时间驱动作业成本法 过程分析 BP
神经网络
描述:
为了适应航空装备维修保障工作由使用方自主保障向装备研制企业共同承担转变的新 趋势,针对航空装备维修保障体系特点提出基于过程的维修保障管理方式,并对关键技术进行研 究。首先,为满足业务流程关系运行期灵活构建及过程控制要求,通过扩展流程及节点定义给出 业务流程的层次化建模方法,利用工作流引擎为用户提供系统归零控制。其次,以流程时间作为 成本动因,给出时间驱动的维修保障作业成本核算方法。在此基础上,对流程及时性和稳定性进 行了分析,并建立了维修保障因素与装备使用能力的关系模型,给出业务流程影响度的分析方法。 最后给出该系统在某航空制造企业的应用实例。
基于改进YOLOX的机场场面飞机目标检测
作者:
赵元棣
罗琳璐
来源:
计算机仿真
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
机场场面
飞机目标检测
描述:
机场场面飞机实时监控是远程塔台系统的基础。为实现对机场场面飞机目标快速而准确的检测,提出一种基于YOLOX融合
注意力机制
的机场场面飞机目标检测方法。在加强特征提取网络中引入卷积块注意力模块,增大对
基于注意力和自适应特征融合的SAR图像飞机目标检测
作者:
夏一帆
赵凤军
王樱洁
王春乐
来源:
电讯技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
合成孔径雷达(SAR)
特征融合
飞机检测
描述:
飞机目标检测算法。该方法首先在主干网络引入坐标
注意力机制
,以增强对于飞机散射点组合结构的聚焦能力以及抗背景干扰能力。其次,在特征增强网络中引入自适应特征融合机制,提高了对不同大小飞机的特征提取能力,同时改善
改进
注意力机制
的航空发动机试验转子系统智能故障诊断
作者:
伍济钢
文港
杨康
来源:
振动与冲击
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
故障诊断
航空发动机转子
描述:
不同尺度的卷积评分解决现有空间
注意力机制
对航空发动机转子故障空间信息提取能力不足的问题;将二者结合构建改进的通道空间
注意力机制
模块,再导入一维卷积
神经网络
中构建改进
注意力机制
的一维卷积
神经网络
完成
混合注意力特征增强的航空图像目标检测
作者:
管文青
周世斌
张国鹏
来源:
计算机工程与应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
旋转目标检测
注意力机制
Transformer
描述:
DOTA航空数据集上对HA-Net进行评估,在单尺度和多尺度测试上评估指标mAP分别达到77.04%和78.28%,较基准网络,mAP分别提升了2.38个百分点和3.62个百分点。在HRSC20
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6数据集上mAP达到89.95%。实验结果的提升证明了HA-Net在航空图像目标检测中的有效性。
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