基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测

作者： 张加劲   来源： 电子测量与仪器学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题

基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法

作者： 刘月峰   张小燕   郭威   边浩东   何滢婕   来源： 计算机应用 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余使用寿命   双向长短期记忆网络  

描述： 针对航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测方法没有同时加权不同时间步下的数据，包括原始数据和所提取的特征，导致RUL预测准确性较低的问题，提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先，选用三种不同

基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

作者： 李雅   来源： 河南大学 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   图注意力   残差网络  

描述： 基于数据驱动的航空发动机剩余寿命预测研究

基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测

作者： 曹越   来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机   卷积神经网络   剩余寿命   端对端预测   状态参数  

描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值

基于字符与单词嵌入的航空安全命名实体识别

作者： 孙安亮   时宏伟   王金策   来源： 计算机技术与发展 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络   条件随机场   命名实体识别   双向长短期记忆网络   航空安全  

描述： 实体，F1值相对现有方法提升了2.22%。实验结果表明，增加字符粒度的嵌入并且使用CNN获取全局特征可以有效提高航空安全领域命名实体识别效果。

基于视频序列的飞机乘客检测方法研究与应用

作者： 黄欣欣   来源： 中国科学院大学(中国科学院沈阳计算技术研究所) 年份： 2022 文献类型 ： 学位论文 关键词： 行人检测   注意力机制   卷积神经网络   CSP算法  

描述： 基于视频序列的飞机乘客检测方法研究与应用

基于改进的SENet航空发动机振动预测

作者： 夏存江   詹于游   来源： 航空动力学报 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据驱动   注意力机制   卷积神经网络   多参数融合   振动预测  

描述： 为实时监测和预警航空发动机振动状态，基于气路及振动参数，提出一种使用改进的SENet(squeeze-and-excitation network)模型，对航空发动机近未来的振动进行预测。该研究相比

基于知识图谱的航空安全事件推理方法的研究

作者： 林海舟   来源： 中国民航大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   卷积神经网络   航空安全事件   知识图谱   链接预测  

描述： 基于知识图谱的航空安全事件推理方法的研究

基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断算法研究

作者： 李时奇   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   卷积神经网络   故障诊断   飞机液压系统   传感器融合  

描述： 基于卷积神经网络的飞机液压系统故障诊断算法研究

基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别

作者： 李楚茵   来源： 国防科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制   卷积神经网络   飞机检测与识别   合成孔径雷达   深度学习   机场检测  

描述： 基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别