关键词
基于神经网络的飞机结构载荷预测技术研究进展
作者: 陈星伊     李勐     薛景锋     王文娟     张梦杰   来源: 航空工程进展 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 载荷重构   多源数据融合   时序回归   载荷预测   神经网络   空间分布  
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基于DBO-BP的飞机飞行碳排放量预测研究
作者: 余嵩涛     钱宇     董锐   来源: 科技创新与应用 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: DBO   碳排量   蜣螂算法   低碳飞行   神经网络   BP  
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基于神经网络的航空SOFC-GT混合动力系统功率匹配多目标优化研究
作者: 梁爽     毛军逵     贺振宗     梁凤丽     康乐     蒋新勇   来源: 燃气涡轮试验与研究 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 涡轮发动机   固体氧化物燃料电池   混合动力   功率匹配   神经网络   多目标优化  
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基于神经网络的飞机结构载荷预测技术研究进展
作者: 陈星伊     李勐     薛景锋     王文娟     张梦杰   来源: 航空工程进展 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 载荷重构   多源数据融合   时序回归   载荷预测   神经网络   空间分布  
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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。
航空发动机结构健康状态监测与评估研究进展
作者: 张帅   来源: 应用力学学报 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   特征提取   故障诊断   结构健康   状态监测   状态评估   先进传感   健康基线  
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航空发动机结构健康状态监测与评估研究进展
作者: 张帅   来源: 应用力学学报 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   特征提取   故障诊断   结构健康   状态监测   状态评估   先进传感   健康基线  
描述: 航空发动机结构健康状态监测与评估研究进展
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
基于CASI & SASI航空高光谱的雄安新区西南部农田土壤重金属镍含量反演研究
作者: 倪斌   黄照强   江淼   张亚龙   朱富晓   来源: 地质与勘探 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 雄安新区   多元逐步回归   模型评价   重金属反演   神经网络   CASI&SASI   偏最小二乘回归   高光谱  
描述: 模型。研究结果表明:(1)基于各光谱变换的BP神经网络模型的建模和预测精度整体上大于偏最小二乘法和多元逐步回归法模型,模型拟合精度高,预测能力较好;(2)综合来看,一阶微分处理能普遍改善模型预测效果
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