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根据【关键词:航空发动机,一维卷积残差网络,能谱分析,深度学习,磨损】搜索到相关结果 320 条
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基于计算机视觉的飞机外观智能检测算法研究与应用
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作者:
张学林
来源:
山东大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
深度学习
目标检测
双目测距
嵌入式系统
飞机外观检测
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描述:
基于计算机视觉的飞机外观智能检测算法研究与应用
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面向民航空中管制语音指令的语音增强算法系统研究与应用
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作者:
王钇翔
来源:
电子科技大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
民航地空通话场景
语音增强
卷积神经网络
复杂噪声环境
深度学习
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描述:
面向民航空中管制语音指令的语音增强算法系统研究与应用
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基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
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作者:
张一鸣
刘晓锋
来源:
第六届空天动力联合会议暨中国航天第三专业信息网第四十二届技术交流会暨2021航空发动机技术发展高层论坛
年份:
2022
文献类型 :
会议论文
关键词:
数据驱动
集成学习
特征提取
寿命预测
深度学习
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描述:
基于多特征提取和Stacking集成学习的航空发动机余寿预测
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基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
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作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
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描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了1步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了14.98
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航空遥感影像中的轻量级小目标检测
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作者:
薛雅丽
孙瑜
马瀚融
来源:
电光与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
小目标
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
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描述:
单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
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基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
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作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
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描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加1×1的卷积,在减少卷积结构参数
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基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
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作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
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描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加1×1的卷积,在减少卷积结构参数
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基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
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作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
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描述:
针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
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基于卷积LSTM模型的航空器轨迹预测
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作者:
刘龙庚
翟俐民
韩云祥
来源:
计算机工程与设计
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
时间序列
空管大数据
航迹聚类
深度学习
智能交通
航迹预测
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描述:
采集空管大数据,根据空管大数据的特点,对数据进行数据融合,利用改进的聚类算法处理航迹数据,对得到的各类航迹数据分别构建模型,提高模型的预测精度。分别构建Stack LSTM和基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型,以真实雷达数据为例进行仿真实验,对仿真结果进行对比,其结果表明,基于卷积LSTM的航空器轨迹预测模型可以将预测的均方根误差控制在400s内,验证了预测模型可以实现航空器轨迹的精确预测。
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基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
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作者:
王馨悦
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
鸟群活动图像分割
Net网络
优化U
通用航空应急救援
深度学习
图像分割
危险天气
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描述:
基于深度学习的图像分割方法在通用航空应急救援中的应用研究
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