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脑电,视线追踪,操纵意图检测,神经网络
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关键词
基于频域特征的航空轴承智能诊断
作者:
李宏宇
苏越
陈康
王俨剀
来源:
航空动力学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
特征提取
滚动轴承
故障诊断
双向循环长短期记忆网络
神经网络
描述:
针对航空发动机滚动轴承的故障诊断,提出一种基于频域特征的故障诊断模型。将原始振动信号进行包络解调预处理,仅取每段数据处理后的5
1
2个点作为故障特征,将其作为双向循环长短期记忆网络(BiLSTM)模型
航空器导航系统飞参预测置信度评价方法研究
作者:
黄梦婵
钟杰
苗强
来源:
航空科学技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
不确定性分析
飞行参数
神经网络
置信度
航空器
描述:
为了提高航空器的安全性能,需量化飞参预测过程中的不确定性,因此本文提出了基于预测模型的置信度评价流程。针对航空器导航系统中的飞参数据,采用卷积
神经网络
开发预测算法,对选定的飞参数据进行预处理和训练
基于双隐藏层BP网络的民用飞机载荷监测方法研究
作者:
何超杰
朱林刚
黄勇
喻文
陆琪
来源:
机械设计与制造工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
代理模型
载荷监测
民用飞机
神经网络
描述:
为提高民用飞机载荷监测精度和效率,提出了一种基于
神经网络
代理模型的民用飞机载荷监测方法。基于主成分分析和双隐藏层BP
神经网络
,构建了某型号飞机翼根剪力和平尾根部扭矩的代理模型,并和载荷试飞数据对比以
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
作者:
吴孟洋.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机货舱
模糊推理
多传感器
数据融合
神经网络
描述:
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
民航客运量预测方法研究综述
作者:
徐海文
令海龙
夏思薇
来源:
科技和产业
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列预测
机器学习
组合预测
民航客运量
神经网络
描述:
民航客运量预测方法研究综述
航空平台地磁矢量匹配导航算法研究进展
作者:
陈棣湘
陈卓
张琦
潘孟春
来源:
中国测试
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
匹配导航算法
模式识别
地磁矢量
神经网络
航空平台
描述:
航空地磁矢量导航技术因其具有自主、无源、可靠性强的优势,在卫星导航系统受到攻击等情况下可有效发挥替代作用,在军民用领域均具有极高的战略意义和应用价值。航空平台具有飞行速度快、短时间跨越地域广的特性,对地磁矢量测量与导航方法提出高精度和高可靠性等要求。该文梳理近年来航空地磁矢量导航系统的研究与发展现状,介绍地磁矢量导航的关键技术,重点对地磁矢量匹配导航算法的研究进展进行分析。针对现有算法存在的不足,提出进一步提升算法的精度和鲁棒性、发展基于机器学习的地磁矢量匹配导航方法、推动无人机等新型航空平台地磁矢量导航技术发展等后续研究方向,意在促进航空地磁矢量导航技术的进一步发展。
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
作者:
吴孟洋.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机货舱
模糊推理
多传感器
数据融合
神经网络
描述:
基于改进模糊
神经网络
的飞机货舱火灾探测算法研究
民航客运量预测方法研究综述
作者:
徐海文
令海龙
夏思薇
来源:
科技和产业
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
时间序列预测
机器学习
组合预测
民航客运量
神经网络
描述:
民航客运量预测方法研究综述
航空平台地磁矢量匹配导航算法研究进展
作者:
陈棣湘
陈卓
张琦
潘孟春
来源:
中国测试
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
匹配导航算法
模式识别
地磁矢量
神经网络
航空平台
描述:
航空地磁矢量导航技术因其具有自主、无源、可靠性强的优势,在卫星导航系统受到攻击等情况下可有效发挥替代作用,在军民用领域均具有极高的战略意义和应用价值。航空平台具有飞行速度快、短时间跨越地域广的特性,对地磁矢量测量与导航方法提出高精度和高可靠性等要求。该文梳理近年来航空地磁矢量导航系统的研究与发展现状,介绍地磁矢量导航的关键技术,重点对地磁矢量匹配导航算法的研究进展进行分析。针对现有算法存在的不足,提出进一步提升算法的精度和鲁棒性、发展基于机器学习的地磁矢量匹配导航方法、推动无人机等新型航空平台地磁矢量导航技术发展等后续研究方向,意在促进航空地磁矢量导航技术的进一步发展。
一种基于Transformer编码器与LSTM的飞机轨迹预测方法
作者:
李明阳
鲁之君
曹东晶
曹世翔
来源:
航天返回与遥感
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
Transformer
Encoder
轨迹预测
Transformer编码器
飞机目标
神经网络
LSTM模型
描述:
LSTM和Transformer编码器模块的补充历史信息和基于注意力的信息表示,提高了模型能力。通过与一些经典
神经网络
模型进行对比分析,发现在数据集上,新方法的平均位移误差减小到0.22,显著优于
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