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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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吉林大学学报(理学版)
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关键词
基于时空特征的
航空发动机
剩余使用寿命预测
作者:
徐震震
薛林
马凯
杨玉迪
来源:
电子测量技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
时间特征
剩余寿命预测
空间特征
描述:
航空发动机
作为一种高精密机械部件,对飞机性能和可靠性有重要影响。准确的剩余寿命预测可以降低维修成本,减少安全事故的发生。现有的预测方法只关注传感器数据之间的时间关系,忽略了传感器之间的空间关系。本文
基于自适应遗传优化
神经网络
的航空装备故障诊断
作者:
王成刚
张大为
李建海
来源:
电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
故障诊断
飞行控制盒
神经网络
自适应遗传算法
电气控制盒
描述:
针对改进反向传播
神经网络
在航空装备故障诊断中存在的缺陷和不足,将自适应遗传算法与改进反向传播算法相结合构成混合算法用以训练人工
神经网络
。以改进反向传播
神经网络
的初始权值空间为切入点,利用改进遗传操作
基于
深度学习
的航空监视方法研究
作者:
王艳明
王宝珠
来源:
电子测量技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空监视
深度学习
人工智能
国土安全
俯视视角
描述:
我国是一个幅员辽阔的国家,地理条件复杂,常规的国土安全巡检方法会耗费大量人力物力。为此,提出了一种基于
深度学习
的航空监视方法,其利用无人机从高空采集图像,并利用卷积
神经网络
对采集图像进行分类判断
基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究
作者:
李博
许子威
钟飞
陈义华
来源:
电子测量技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLOv7
tiny
深度学习
Ghost卷积
飞机起落架
缺陷检测
描述:
基于GSV-YOLO的飞机起落架缺陷检测方法研究
多源信息融合的
航空发动机
异常检测方法研究
作者:
蔡景
康婷玮
左洪福
张晨
张营
来源:
电子测量技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多源信息融合
高斯混合模型
航空发动机
健康因子
谱回归
描述:
针对
航空发动机
中单参数表征性能不全面,且易受外部环境和飞行工况等因素影响的问题,提出一种基于谱回归和高斯混合模型的多源信息融合的健康因子构建方法。选取记录完整并与发动机健康性能关系密切的参数,以同架
作者:
戴郎杰
蔡开龙
王阿久
黄菲
来源:
电子测量技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
极限学习机
卷积神经网络
故障诊断
秃鹰搜索算法
描述:
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