全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 时间域航空电磁激发极化参数三维反演研究
- 作者： 满开峰 殷长春 刘云鹤 孙思源 熊彬 来源： 地球物理学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： Pearson相关约束 激发极化效应 时间域航空电磁 深度学习 3D反演
- 描述： 时间域航空电磁中心回线(或重叠回线)装置晚期道数据受激电效应影响常出现符号反转现象.这类数据与多个激电参数相关，并且各参数之间灵敏度差异较大，导致反演存在严重的非唯一性.本文提出一种基于Pearson相关性约束和深度学习算法相结合的时间域航空电磁激发极化参数反演策略.该反演策略首先基于深度学习预测时间域航空电磁激电参数，进而给时间常数和频率相关系数一个较小的约束范围后再反演电阻率和极化率，由此大大减少反演的多解性.针对电阻率和极化率的反演，我们采用统计学中Pearson相关系数构建两种物性参数的相关性约束，进一步减少反演多解性.为验证反演策略的有效性，我们对双棱柱模型和拱形模型分别进行反演试算.理论测试结果表明，基于Pearson相关性约束的电阻率和极化率的反演结果比传统的高斯-牛顿反演结果更接近真实模型，而基于深度学习预测时间常数和频率相关系数后的电阻率和极化率反演结果与给定真实时间常数和频率相关系数后的反演结果效果相当.最后，我们对来自澳大利亚的带激电效应的航空电磁实测数据在考虑和不考虑激电效应条件下进行反演，结果表明考虑激电效应的反演无论数据拟合还是地电断面的连续性均得到明显改善.
- 时间域航空电磁横向分段组合约束反演
- 作者： 林兴元 陆从德 钟炳辉 范崇霄 来源： 石油地球物理勘探 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 横向约束反演 时间域航空电磁法 组合约束 分段反演
- 描述： 时间域航空电磁横向分段组合约束反演
- 基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
- 作者： 俞汝劼 杨贞 熊惠霖 来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习 目标检测识别 航空器检测
- 描述： %的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-1错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
- 作者： 温海茹 来源： 内燃机与配件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 深度学习 剩余使用寿命预测
- 描述： 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
- 基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
- 作者： 温海茹 来源： 内燃机与配件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 深度学习 剩余使用寿命预测
- 描述： 随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
- 基于深度学习的航空器异常飞行状态识别
- 作者： 吴奇 储银雪 来源： 民用飞机设计与研究 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 飞行状态识别 深度学习 高斯过程
- 描述： 飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。
- 基于多分辨率遥感影像的飞机检测研究
- 作者： 侯宇青阳 全吉成 魏湧明 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 显著性提取 遥感影像 目标检测 深度学习
- 描述： 从多分辨遥感图像特点、深度学习网络结构和飞机目标尺寸三个方面进行研究,明确了检测结果与图像中飞机目标像素数的定量关系,对影响图像中目标像素数的两个因素飞机实际尺寸和图像分辨率关系进行定量分析。在检测结论基础上设计了基于显著性检测算法的遥感图像前期处理算法,算法基于生成的显著性图像生成图像掩膜提取潜在目标区域图像块,进行多尺度放大,增加图像中目标的像素数,提升目标检测率。前期处理算法自适应的进行图像目标区域提取,解决了不同分辨率的大尺寸遥感影像中飞机检测率低的问题,通过与原始检测算法和其他图像处理方法对比验证了本文设计算法的有效性,在检测准确率和检测速度上均得到明显提升。
- 基于卷积神经网络的遥感图像飞机目标识别
- 作者： 晁安娜 刘坤 来源： 微型机与应用 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 遥感图像 卷积神经网络 飞机识别 深度学习
- 描述： 遥感图像的识别技术一直被广泛运用于民用和军事领域。针对采集到的遥感飞机图像存在大量干扰,如遮挡、噪声、视角变化等因素,提出一种改进的基于卷积神经网络的遥感图像目标识别算法。在复杂环境下,运用卷积神经网络对飞机目标进行识别,避免了在特征提取过程中信息的丢失,提高了识别率。实验结果证明了该算法在遥感图像飞机目标识别中的可行性,能克服尺度变化及目标姿态变化等因素的影响。同时提出的算法较传统CNN、BP神经网络和支持向量机(SVM)方法具有更好的识别效果,鲁棒性更强。
- 航空轮胎有限元分析
- 作者： 刘坤 苏彤 王典 来源： 激光与光电子学进展 年份： 2018 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习 模糊不变 目标识别
- 描述： 由于采集、运动以及聚焦等导致的目标模糊是目标识别率偏低的一个主要问题,因此本文提出一种基于模糊不变卷积神经网络模型BICNN(Blur-Invariant Convolutional Neural Network)的目标识别方法。与仅优化多项式逻辑回归目标的传统CNN(Convolutional Neural Network)模型的训练不同,BICNN引入和学习一个新的模糊不变层改善模糊目标的识别率,提高目标识别的鲁棒性。首先,BICNN通过增加模糊不变约束项及正则化来优化本文提出的模糊不变目标函数进行训练;其次,通过减小模糊不变目标函数值来规定训练样本在模糊之前和之后的特征映射相一致,最终实现模糊不变性。测试结果表明验证,BICNN改善了因模糊造成识别率降低的问题,进而提升运动模糊图像的识别率。