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首页> 根据【关键词:终端区,能量高度,卷积神经网络(CNN),轨迹聚类,航空器,异常检测】搜索到相关结果 3 条

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基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法: 作者： 曲建岭陈永展王小飞王元鑫 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 深度支持向量数据描述航空发动机状态监控样本非均衡 异常检测; 描述： 基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法

基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法: 作者： 曲建岭陈永展王小飞王元鑫 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 深度支持向量数据描述航空发动机状态监控样本非均衡 异常检测; 描述： 基于MKMCC-DSVDD的航空发动机异常检测方法

基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测: 作者： 卢婷婷刘博李纯柱 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型： 期刊 关键词： 注意力机制 终端区 序列到序列框架航空运输航迹预测; 描述： 为充分挖掘机场终端区航空器航迹时间依赖性，解决中长期、多步长航迹预测精度不稳定的问题，引入注意力机制(attention mechanism)和教师监督(teacher forcing)中的指数衰减

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