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根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,变分模态分解,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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关键词
基于GRNN-ELM的飞机复合材料结构损伤识别
作者:
崔建国
张善好
于明月
蒋丽英
江秀红
林泽力
来源:
南京航空航天大学学报
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
奇异熵
变分模态分解
GRNN
ELM组合神经网络
损伤识别
核独立分量分析
描述:
的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用
变分模态分解
(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量
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:
考虑到
航空发动机
的工作环境十分恶劣,其故障的振动信号特征隐蔽且噪声干扰严重,为了加强网络对振动信号中关键特征的提取能力,提出了改进
注意力机制
的
航空发动机
转子系统智能故障诊断方法对
航空发动机
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
1
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。
基于GRU模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究
作者:
张会英
彭曼
杨地
来源:
长江信息通信
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
轨迹预测
防相撞
门控循环神经网络
描述:
文章利用
注意力机制
提取试飞运动轨迹数据中的有效信息,采用门控循环神经网络(Gated Recurrent Neural Network,GRU)模型处理时序问题,提出了一种高机动试飞航空器实时多步
基于
注意力机制
的航空图像旋转框目标检测
作者:
常洪彬
李文举
李文辉
来源:
吉林大学学报(理学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
注意力机制
目标检测
深度学习
描述:
针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于
注意力机制
的旋转框航空图像
基于GRU模型的高机动试飞航空器轨迹预测方法研究
作者:
张会英
彭曼
杨地
来源:
长江信息通信
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
轨迹预测
防相撞
门控循环神经网络
描述:
文章利用
注意力机制
提取试飞运动轨迹数据中的有效信息,采用门控循环神经网络(Gated Recurrent Neural Network,GRU)模型处理时序问题,提出了一种高机动试飞航空器实时多步
基于
注意力机制
的航空图像旋转框目标检测
作者:
常洪彬
李文举
李文辉
来源:
吉林大学学报(理学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空图像
注意力机制
目标检测
深度学习
描述:
针对在航空遥感图像目标检测中,航空图像在俯视图下呈任意方向排列,存在图像尺寸大、方向任意和背景复杂等问题,为能在复杂背景的航空图像中仍有较好的检测结果,提出一种基于
注意力机制
的旋转框航空图像
基于深度学习的飞机表面缺陷检测
作者:
刘昊
来源:
航空维修与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
深度学习
缺陷检测
残差连接
描述:
基于深度学习的飞机表面缺陷检测
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