航空高光谱遥感图像目标检测关键技术研究

作者： 王含宇.   来源： 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高光谱遥感   空谱联合   特征提取   属性滤波   目标检测  

描述： 航空高光谱遥感图像目标检测关键技术研究

航空高光谱遥感图像目标检测关键技术研究

作者： 王含宇.   来源： 中国科学院大学(中国科学院长春光学精密机械与物理研究所) 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高光谱遥感   空谱联合   特征提取   属性滤波   目标检测  

描述： 航空高光谱遥感图像目标检测关键技术研究

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。

航空发动机信号采集处理及故障检测方法研究

作者： 刘伟   周卓峰   黄新阳   来源： 内燃机与配件 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 集成学习   滚动轴承   特征提取   机器学习   故障诊断   旋转机械  

描述： 的方式分别学习数据在时域、频域、时频域上的深层特征进行综合诊断。经实验验证，EDNN模型在噪声环境、变载环境下的平均准确率分别达到了98%和97%,具有比SVM、1D-CNN、DBN等模型更强的抗噪与变负载适应性能力。

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。

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

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。

通用航空森林消防救援数据适配性特征提取

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  

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

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。