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首页> 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 4 条

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基于梯度提升树的飞机机身对接状态识别: 作者： 蔡畅黄亦翔邢宏文 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 数据驱动机身对接状态标注不平衡多分类 状态识别 梯度提升树（GBDT）; 描述： 长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及一些传统机器学习方法相比,该方法对接状态识别的宏F1(macro＿F1)指标高达0.998,能够精准地识别每一种对接状态且训练速度较快.

基于梯度提升树的飞机机身对接状态识别: 作者： 蔡畅黄亦翔邢宏文 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 数据驱动机身对接状态标注不平衡多分类 状态识别 梯度提升树（GBDT）; 描述： 长短期记忆网络(LSTM)、卷积神经网络(CNN)以及一些传统机器学习方法相比,该方法对接状态识别的宏F1(macro＿F1)指标高达0.998,能够精准地识别每一种对接状态且训练速度较快.

航空装配领域中命名实体识别的持续学习框架: 作者： 刘沛丰钱璐赵兴炜陶波 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空装配 深度学习 智能制造命名实体识别持续学习; 描述： 框架在正确率、召回率、F1值上均显著优于以往算法，所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.

航空装配领域中命名实体识别的持续学习框架: 作者： 刘沛丰钱璐赵兴炜陶波 来源： 浙江大学学报(工学版) 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 航空装配 深度学习 智能制造命名实体识别持续学习; 描述： 框架在正确率、召回率、F1值上均显著优于以往算法，所提框架可以为航空装配领域命名实体识别任务持续提供可信的结果.

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