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根据【关键词:
线束模板图纸,卷积神经网络,航空电气线路互联系统(EWIS),16网络,VGG,迁移学习
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关键词
基于深度
卷积神经网络
的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
突破,而基于
卷积神经网络
的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.
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基于深度
卷积神经网络
的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
突破,而基于
卷积神经网络
的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.
1
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
描述:
的路径提取特征:
1
)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3)使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
描述:
的路径提取特征:
1
)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用注意力机制处理得到的特征;3)使用注意力机制处理原始数据,并将加权特征输入
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