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根据【关键词:生成对抗网络,卷积神经网络,故障诊断,数据增强,发动机引气系统,不平衡】搜索到相关结果 292 条
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基于时域分析的航空整流器故障诊断技术研究
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作者:
齐慧英
贺舒环
索军峰
来源:
测控技术
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
整流电路
数字信号处理器
航空发电机
故障诊断
时域分析
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描述:
基于时域分析的航空整流器故障诊断技术研究
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融合多源异构数据的飞机故障诊断方法研究进展
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作者:
马超
邹子炀
顾正柏
赵树杰
来源:
航空工程进展
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
数据
多源异构
故障诊断
飞机
全寿命周期
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描述:
融合多源异构数据的飞机故障诊断方法研究进展
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基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究
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作者:
胡兰
欧阳华
栗娜娜
来源:
内燃机与配件
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
振动分析
故障诊断
装配试车
信号处理
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描述:
基于振动分析的航空发动机装配试车故障诊断技术研究
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基于神经网络的航空行李点云检测方法研究
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作者:
翁博文
胡丹丹
罗其俊
来源:
电子世界
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
随机梯度下降法
测试数据集
点云特征
卷积神经网络
点云数据
云检测
三层感知机
全局特征
多层感知机
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描述:
针对航空旅客托运行李相似度高、几何特征强、材质复杂等特点,提出一种基于多层神经网络的航空行李点云检测方法。该方采用MLP结构对点云的全局特征进行描述,并针对点云的几何特征引入X-Conv卷积以增强对边缘点云的几何描述,增强网络对空洞点云的识别能力。通过在某机场现场采集的行李点云数据集验证了该方法的准
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一种基于级联神经网络的飞机检测方法
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作者:
王晓林
苏松志
刘晓颖
蔡国榕
李绍滋
来源:
智能系统学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
嵌入式设备
遥感图像
级联
卷积神经网络
两阶段
深度学习
飞机检测
由粗到细
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描述:
到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到
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改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
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作者:
郑志强
刘妍妍
潘长城
李国宁
来源:
电光与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
Densenet
遥感图像
means
卷积神经网络
飞机识别
k
V3
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描述:
,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析
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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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飞行员操纵动作识别模型的优化
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作者:
宗光
司海青
汪海波
栾玮
潘亭
尚磊
郭佩杰
李根
来源:
人类工效学
年份:
2025
文献类型 :
期刊
关键词:
航空交通工程
卷积神经网络
长短时记忆网络
评价模型
操纵动作识别
飞行安全
模拟飞行训练
驾驶行为
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描述:
飞行员操纵动作识别模型的优化
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基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
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作者:
付松
钟诗胜
林琳
张永健
来源:
计算机集成制造系统
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
民航发动机
支持向量机
小样本
深度自编码器
故障诊断
迁移学习
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描述:
为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE
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改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
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作者:
郑波
马昕
来源:
航空发动机
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
自适应检测响应
故障诊断
自适应继承
PSO算法
Kohonen网络
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描述:
针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
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