基于深度置信网络的民航发动机气路故障诊断方法研究

作者： 李旭   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航发动机   特征提取   故障诊断   多维时间序列   不均衡样本   深度置信网络  

描述： 基于深度置信网络的民航发动机气路故障诊断方法研究

基于数据驱动的大飞机PDU组件故障诊断技术研究

作者： 司金航   来源： 西安电子科技大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： PDU   数据驱动   聚类   特征提取   故障诊断   货舱货物装载系统   WPCA  

描述： 基于数据驱动的大飞机PDU组件故障诊断技术研究

基于民航订单数据的收益提升规则挖掘方法研究

作者： 刘涛   来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取   可疑订单识别   民航收益提升   ELM特征映射   规则挖掘   KNN分类算法  

描述： 基于民航订单数据的收益提升规则挖掘方法研究

基于学习网络的航空发电机旋转整流器特征提取技术研究

作者： 孟飒飒   来源： 南京航空航天大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 宽度学习   特征提取   数字信号处理器   航空发电机   旋转整流器   深度置信网络  

描述： 基于学习网络的航空发电机旋转整流器特征提取技术研究

飞机蒙皮对缝特征提取及间隙阶差分析方法

作者： 张波   来源： 南京航空航天大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 主成分分析   支持向量机   特征提取   曲线离散   点云分割   误差分析  

描述： 飞机蒙皮对缝特征提取及间隙阶差分析方法

航空发动机故障诊断中孔探图像特征提取技术应用研究

作者： 张勇   来源： 国防科学技术大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 自动测量   特征提取   航空发动机   故障诊断   图像处理   孔探技术  

描述： 了孔探图像特征提取技术在航空发动机故障诊断中的应用研究,设计了航空发动机快速故障诊断系统,主要内容包括:1、在广泛、深入的调研基础上,介绍了××航空发动机的组成及工作原理,总结、归纳、分析了发动机

航空发动机故障预报及状态监控关键技术研究

作者： 孙颖洁   来源： 北京航空航天大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取   信息融合   发动机   故障预报   神经网络   OSA   CBM  

描述： 一部分的解决方案和思路，并对具体关键技术进行了探讨和研究；本文针对反映发动机工作状态的各类传感器信号，在研究现有的特征提取算法理论的基础上，提出了一种新的特征提取算法，有效地完成了对大量信号的特征提取

航空遥感影象线状地物与房屋的自动提取

作者： 胡翔云   来源： 武汉大学 年份： 2016 文献类型 ： 学位论文 关键词： 最小二乘模板匹配   特征提取   自动提取   人机协同   道路网   概率模型   感知编组  

描述： 该文的主要研究内容集中在三个方面:以模板匹配为代表的简单有效的特征提取(检测)方法、感知编组的中级处理在地物(半)自动提取中的应用、基于最小二乘平差模型的目标提取和精确定位.从半自动的提取的人机协同策略到完全自动的道路网解译、从二维信息的提取到直接提取

航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究

作者： 陈华坤   章卫国   史静平   何启志   占正勇   来源： 西北工业大学学报 年份： 2017 文献类型 ： 期刊 关键词： 故障预测和健康管理   维数估计   支持向量机   特征提取   综合模块化航电系统   极大似法   DC变换器   降噪自编码神经网络   DC  

描述： 故障特征提取是航空电子设备故障预测的关键技术,对于少量测试点的电子设备可以采用小波变换、傅里叶变换、经验模态分解等方法提取故障特征,但是由于航空电子设备属于大规模集成电路,测试点比较多,采用上述方法

基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究

作者： 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  

描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。