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首页>
根据【关键词:
注意力机制,航空发动机,深度学习,神经网络,剩余使用寿命预测
】搜索到相关结果
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航空发动机
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(2)
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(2)
重庆邮电大学
(2)
系统仿真技术
(2)
机械设计与研究
(1)
吉林大学学报(理学版)
(1)
关键词
作者:
秦子轩
张晓东
白广芝
任先聪
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余可用寿命
深度学习
多头注意力机制
多尺度卷积双向长短期记忆网络
描述:
航空发动机
叶片表面损伤与检测研究进展
作者:
程亚茹
李湉
薛辉
黎红英
王丹
唐鋆磊
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
叶片损伤
深度学习
无损检测
描述:
航空发动机
叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测
基于概率稀疏自注意力的
航空发动机
剩余寿命预测
作者:
王欣
黄佳琪
许雅玺
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
概率稀疏自注意力
剩余寿命预测
描述:
以实现
航空发动机
剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自
注意力机制
,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度
航空发动机
润滑系统故障知识图谱构建及应用
作者:
吴闯
张亮
唐希浪
崔利杰
谢小月
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
润滑系统
知识问答
知识图谱
描述:
故障知识图谱本体概念的基础上,采用双向长短期记忆(BiLSTM)
神经网络
和条件随机场(CRF)等
深度学习
技术实现知识自主抽取,并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时,基于
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法研究
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
剩余使用寿命预测
方法研究
基于
深度学习
的
航空发动机
异常检测方法研究
作者:
张光耀
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
深度学习
健康管理
异常检测
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
异常检测方法研究
航空发动机
安装工位目标检测方法的研究
作者:
宋鹏亮
来源:
北京交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
深度学习
目标检测
轮廓提取
YOLOv3
描述:
航空发动机
安装工位目标检测方法的研究
基于
深度学习
的
航空发动机
异常检测方法研究
作者:
张光耀
来源:
哈尔滨工业大学
年份:
2018
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
特征提取
深度学习
健康管理
异常检测
描述:
基于
深度学习
的
航空发动机
异常检测方法研究
航空发动机
安装工位目标检测方法的研究
作者:
宋鹏亮
来源:
北京交通大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
深度学习
目标检测
轮廓提取
YOLOv3
描述:
航空发动机
安装工位目标检测方法的研究
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