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首页> 根据【关键词:燃烧室出口温度分布,深度学习,预测模型,全包线,发动机部件级模型】搜索到相关结果 4 条

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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： 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1

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： 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1

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： 考虑到航空客流需求序列的季节性、非线性和非平稳等特点，提出了一个基于二次分解重构策略的航空客流需求预测模型。首先，通过STL和自适应噪声互补集成经验模态分解（CEEMDAN）方法对航空客流需求序列

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： 考虑到航空客流需求序列的季节性、非线性和非平稳等特点，提出了一个基于二次分解重构策略的航空客流需求预测模型。首先，通过STL和自适应噪声互补集成经验模态分解（CEEMDAN）方法对航空客流需求序列

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