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根据【关键词:特征提取,低分辨雷达,目标分类,方差分形维轨迹】搜索到相关结果 208 条
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基于特征提取的航空发动机滚动轴承故障诊断
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作者:
周卓峰
刘伟
喻鸣
来源:
内燃机与配件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
特征提取
深度信念网络
机器学习
故障诊断
旋转机械
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描述:
特征提取的滚动轴承故障诊断方法,通过特征提取获得更全面数据信息,再将深度信念网络模型用于信号识别,全方位反映航空发动机滚动轴承的运行状态。经实验验证,DBN模型在噪声环境下的平均准确率可达99%以上,具有较强的抗噪能力。
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通用航空森林消防救援数据适配性特征提取
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作者:
潘卫军
覃莉茹
骆晨
黄园晶
来源:
中国安全科学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
多机型
通用航空森林消防救援
适配性
特征提取
贝叶斯估计
救援派遣决策
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描述:
特征种类;基于朴素贝叶斯估计和高斯贝叶斯估计探究不同火场特征组合的特征提取效果。结果表明:火场距离参数计算方法能够有效表达多个距离特征,其参与构成的火场特征组合在数据集分类失衡情况下对结果影响较小
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基于航空像片部分地物半自动提取技术的研究
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作者:
马永刚
来源:
中国人民解放军信息工程大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
交互式提取方法
逐点跟踪
特征提取
种子点
面状目标
目标识别
线状目标
区域增长
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描述:
该文研究的主要内容为基于航空像片以交互方式提取目标的方法,试图为数字判绘系统提供比较稳定、适应性较强的目标提取的方法.该文着重研究了道路和部分面状地物提取的理论、算法及其实现.主要提取方法如下:在线状地物提取时,首先由人工选定种子点,检测目标区的特征,?
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航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
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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
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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
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基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
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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
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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。
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基于航空像片部分地物半自动提取技术的研究
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作者:
马永刚
来源:
中国人民解放军信息工程大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
交互式提取方法
逐点跟踪
特征提取
种子点
面状目标
目标识别
线状目标
区域增长
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描述:
该文研究的主要内容为基于航空像片以交互方式提取目标的方法,试图为数字判绘系统提供比较稳定、适应性较强的目标提取的方法.该文着重研究了道路和部分面状地物提取的理论、算法及其实现.主要提取方法如下:在线状地物提取时,首先由人工选定种子点,检测目标区的特征,?
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航空电子设备故障预测特征参数提取方法研究
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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
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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
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基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
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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
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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。