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根据【关键词:
激光雷达,尾涡识别,尾涡预测,深度学习,尾涡探测
】搜索到相关结果
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关键词
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了
1
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者:
薛雅丽
孙瑜
马瀚融
来源:
电光与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
小目标
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
描述:
单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加
1
×
1
的卷积,在减少卷积结构参数
基于多传感器融合卷积神经网络的航空发动机轴承故障诊断
作者:
杨洁
万安平
王景霖
单添敏
缪徐
李客
左强
来源:
中国电机工程学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
卷积神经网络
多传感器信息融合
故障诊断
深度学习
描述:
航空发动机轴承进行故障诊断。该模型采用一维卷积神经网络(one dimensional convolutional neural network,
1
D-CNN)对实验获取的某航空发动机的轴承故障
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加
1
×
1
的卷积,在减少卷积结构参数
航空发动机外形点云特征分割的训练集构建
作者:
文思扬
周来水
闫杰琼
胡少乾
来源:
机械制造与自动化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
点云分割
训练集
逆向工程
描述:
在航空发动机外形重建过程中,需要将外形点云数据进行分割,获得更小、连贯、具有相同属性点的点云片段,以利于之后点云数据的分类提取。设计一种用于航空发动机外形特征点云分割的
深度学习
训练数据集的构建方法
基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式,不能准确给出预测结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式
深度学习
对
融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
作者:
赵崇林
朱江
胡永进
李祖泽
王鹏举
谢涛
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
YOLOv5
深度学习
缺陷检测
描述:
损失,实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明,本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7%,较基准网络提升了6.3%,训练后的模型大小仅为
1
4.0M。因此,所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。
基于
深度学习
的航空发动机磨损部位识别方法
作者:
苗慧慧
曹桂松
孙智君
康玉祥
马佳丽
陈果
来源:
润滑与密封
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
一维卷积残差网络
能谱分析
深度学习
磨损
描述:
针对航空发动机润滑系统中摩擦副部件复杂、磨损颗粒能谱监测元素众多,靠人工经验难于进行磨损部位精确识别的问题,提出一种基于
深度学习
的航空发动机润滑系统磨损部位识别方法。该方法应用一维卷积核为计算单元
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