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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 826 条
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基于故障分析的航空发动机转子系统可靠性建模方法研究
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作者:
佟明达
来源:
辽宁石油化工大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
转子系统
不对中
故障分析
可靠性分析
不平衡
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描述:
基于故障分析的航空发动机转子系统可靠性建模方法研究
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基于YOLOv5的航空发动机部件识别
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作者:
敖良忠
朱俊名
王欣
来源:
信息技术与信息化
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv5s
增强现实
数据增强
实时识别
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描述:
为了实现快速且高精度的识别航空发动机部件,设计了一种采用YOLOv5算法的航空发动机部件识别方法。使用相机拍摄获取真实航空发动机上的部件原始图片,并使用LabelImg标注工具和数据增强方法自建
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限
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基于卷积神经网络的高分辨率SAR图像飞机目标检测方法
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作者:
王思雨
高鑫
孙皓
郑歆慰
孙显
来源:
雷达学报
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
合成孔径雷达(SAR)
数据增强
视觉显著性
飞机检测
卷积神经网络(CNN)
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描述:
候选飞机目标多尺度快速粗定位;然后,设计并调优了含4个权重层的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN),实现对候选目标的精确检测和鉴别;最后,因为SAR数据量有限
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面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
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作者:
刘连胜
张晗星
刘晓磊
王璐璐
梁军
来源:
仪器仪表学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
辅助动力装置
在翼寿命
参数扩增
故障预测
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描述:
为解决飞机辅助动力装置(APU)在翼性能参数维度低而无法获得较高准确故障预测结果的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)性能参数的扩增方法。首先,在研究GAN原理的基础上,通过网格搜索算法确定
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面向飞机辅助动力装置在翼剩余寿命预测的性能参数扩增方法
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作者:
刘连胜
张晗星
刘晓磊
王璐璐
梁军
来源:
仪器仪表学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
生成对抗网络
辅助动力装置
在翼寿命
参数扩增
故障预测
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描述:
为解决飞机辅助动力装置(APU)在翼性能参数维度低而无法获得较高准确故障预测结果的问题,提出了一种基于生成对抗网络(GAN)性能参数的扩增方法。首先,在研究GAN原理的基础上,通过网格搜索算法确定
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环
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基于特征注意力机制的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
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作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
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描述:
、时间跨度长等特点,针对其数据类型多且体量大、数据冗余度较高、剩余寿命预测精度较低等问题,本文通过将生成对抗网络(Generative adversarial network, GAN)的生成能力与门控循环
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基于BERT与生成对抗的民航陆空通话意图挖掘
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作者:
马兰
孟诗君
吴志军
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
民航陆空通话
信息提取
生成对抗网络
双向转换编码器
本体
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描述:
encoder representations from transformers,BERT)与生成对抗网络(generative adversarial network,GAN)的陆空通话意图信息
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