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根据【关键词:
深度学习,空间调制信号,航空电子系统,信号处理,干扰抑制
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基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法
作者:
孟庆嘉
杨超达
谭银
陈波
常玉伟
来源:
现代工业经济和信息化
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
自动检测方法
深度学习
装配孔位
飞机
描述:
为提高飞机装配孔位自动检测准确率,降低响应时间,获得较好的检测结果,提出基于
深度学习
的飞机装配孔位自动检测方法。基于设计的采集结构完成装配孔位图像采集,对图像进行降噪处理,基于
深度学习
理论,完成
深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
作者:
张川
易敏
童勤龙
叶发旺
徐清俊
李泊凇
来源:
世界核地质科学
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
航空高光谱遥感
岩性识别
描述:
岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果,但对于岩性识别存在瓶颈。
深度学习
是当前人工智能领域的研究热点,卷积神经网络是适用于图像识别
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
作者:
陈琨
李放
冯振宇
陈向明
段龙坤
来源:
交通运输工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空
深度学习
轨迹预测
应急撤离
社交隐式模型
描述:
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
作者:
章丰田
来源:
自动化应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
综合服务
智能问答
深度学习
航空物流
智慧航空
描述:
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者:
王振宇
张祥春
严佳
张晓庆
武湛君
来源:
无损检测
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
错漏装
机器视觉
深度学习
无损检测
模板匹配
描述:
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
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:
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述:
安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
技能领域
深度学习
评价核心指标构建与量表开发研究——以飞机维修虚拟仿真学习为例
作者:
穆肃
高春瑾
田巨
来源:
广州开放大学学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
飞机维修
深度学习
量表开发
虚拟仿真
评价指标
描述:
学生主动、有深度的学习有利于促进职业技能提升。教学质量评价是职业技能教学的重要一环,
深度学习
理论可为技术支持下的专业技能教学与评价提供理论支持和实践指导。本研究以飞机维修虚拟仿真教学为例,采用专家
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,但人工检测不仅效率低下,而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。
基于深度迁移学习的复杂机场场景飞机目标检测方法
作者:
钟聃
李铁虎
李诚
来源:
光子学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
深度学习
机场场面
迁移学习
特征金字塔网络
飞机目标检测
描述:
提出了一种改进的
深度学习
模型,旨在解决检测问题。首先基于迁移学习,微调预训练模型,提高了模型在有限的飞机数据集中的特征提取能力。其次,融入调整模块以增加深层特征图的感受野,提升模型的鲁棒性。引入
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