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根据【关键词:
特征提取,全卷积神经网络,目标检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于
特征提取
的航空发动机滚动轴承故障诊断
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
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。
航空发电机旋转整流器
特征提取
技术研究
作者:
冯赛
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
特征提取
数字信号处理器
航空发电机
旋转整流器
小波包分解
动态快速傅里叶变换
描述:
航空发电机旋转整流器
特征提取
技术研究
国际航空网络与国际关系网络的
特征提取
及关联分析
作者:
秦昆
张凯
阮建平
卢宾宾
邢玲丽
叶茹琪
喻雪松
周扬
刘东海
秦育罗
来源:
同济大学学报(自然科学版)
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
社会网络
特征提取
国际关系网络
关联分析
国际航空网络
复杂网络
描述:
、GDELT(全球事件、语调与语言)数据,分别构建国际航空网络、国际关系网络,基于复杂网络理论和社会网络分析方法提取2种主题网络的时空特征,并探索其关联。研究结果表明:(
1
) 2种网络都具有无标度特性和小
航空航天薄壁件铣削过程加工状态监测研究进展
作者:
岳彩旭
周天祥
秦怡源
王乐
胡德生
来源:
航空制造技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
数字孪生
航空航天薄壁件
铣削颤振
刀具磨破损
铣削变形
描述:
处理、
特征提取
和特征融合。归纳了学者们在薄壁件加工过程中对刀具磨破损、铣削颤振、铣削变形等具体状态监测的研究进展。基于数字孪生技术,构建了面向薄壁件铣削加工状态监测的优化系统。最后,根据现阶段本领域发展状况对薄壁件铣削加工状态监测进行了展望。
基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
作者:
陈为
梁晨红
来源:
第30届中国过程控制会议(CPCC 2019)
年份:
2019
文献类型 :
会议论文
关键词:
数据集
特征提取
卷积神经网络
凸台检测
SSD模型
聚类分析
描述:
基于改进SSD的航空发动机目标缺陷检测
基于
特征提取
的航空发动机滚动轴承故障诊断
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
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。
基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
作者:
谭振宇
来源:
战略支援部队信息工程大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
R
遥感影像
CNN算法
目标检测
深度学习
Faster
飞机目标
YOLO算法
描述:
基于深度学习的遥感影像飞机目标检测与识别技术研究
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
作者:
郝宇
来源:
北京交通大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
R
D
SSD
目标检测
定位
双目立体视觉
安装工位
描述:
航空发动机自动化安装检测和定位算法研究
基于深度学习的航司航空发动机智能损伤检测一体化解决方案
作者:
王锦申
黄旭
万夕里
来源:
航空维修与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
损伤检测
编码器
发动机
目标检测
深度学习
一体化解决方案
神经网络
在线计数
孔探检测
描述:
航空发动机作为飞机的关键部件,其损伤诊断和维护是保障飞机飞行安全的核心任务。目前,通过人工的定期孔探检测开展检查和维护工作,既费时又容易出错。为此,本文给出了融合上下文编码的神经网络深度学习框架、深度融合网络、目标检测和追踪算法等三种深度学习方法,以实现对大型航司发动机的损伤进行识别、检测、追踪、在线计数和孔探报告自动生成。实现结果表明这些方法对减轻劳动强度、提高生产效率和提高检测精度具有实际的应用价值,对保证发动机适航具有重要意义。
基于航空像片部分地物半自动提取技术的研究
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
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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