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根据【关键词:注意力机制,航空轴承,卷积神经网络,深度学习,状态识别】搜索到相关结果 138 条
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基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
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作者:
李昭
来源:
西安电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
卷积神经网络
飞机定位系统
目标检测
图像分割
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描述:
基于多尺度卷积神经网络的飞机识别定位系统的设计
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基于数据的航空发动机总体性能预测方法研究
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作者:
胡金涛
陈敏
唐海龙
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
性能预测
航空发动机
卷积神经网络
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描述:
基于数据的航空发动机总体性能预测方法研究
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YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
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作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
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描述:
针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题,提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型,为解决开口销螺母及其他背景干扰,引入
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基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
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描述:
C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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YOLOv4-tiny及其改进算法在航空机务维修照相管理中的应用
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作者:
张锐丽
张琦
高万春
李江龙
来源:
兵工自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
tiny
目标检测
YOLOv4
照相管理
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描述:
针对飞机机务维修照相管理存在工作量大、不精确等问题,提出一种利用深度学习YOLOv4-tiny算法来执行照片对比检测的方法。利用一个自制的数据集来训练网络模型,为解决开口销螺母及其他背景干扰,引入
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基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
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描述:
C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加注意力机制的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入注意力机制的长短期记忆网络降低了17.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
控循环单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征注意力机制的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征注意力机制和GRU分别提取空间和时间上
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