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关键词
- 基于注意力机制和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 张加劲 来源： 电子测量与仪器学报 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 剩余寿命 双向长短期记忆网络
- 描述： 航空发动机作为飞机的主要动力源，其可靠性是保证飞机安全的关键。剩余使用寿命预测对于提高航空发动机的可用性和降低其寿命周期成本具有重要意义。针对现有的预测算法存在对航空发动机多维数据特征提取不足的问题
- 基于差分隐私的航空发动机喘振故障检测
- 作者： 岑鹏 郑德生 陆超 来源： 燃气涡轮试验与研究 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 差分隐私 航空发动机 卷积神经网络 故障检测 喘振
- 描述： 为保护航空发动机数据集包含的众多敏感数据，将差分隐私技术融入卷积神经网络中，提出一种具有差分隐私的卷积神经网络故障检测模型(DP-CNN模型)。阐述了卷积神经网络和差分隐私技术的基本理论和计算步骤
- 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： 针对航空发动机剩余使用寿命（RUL）预测方法没有同时加权不同时间步下的数据，包括原始数据和所提取的特征，导致RUL预测准确性较低的问题，提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先，选用三种不同
- 基于多变量多步CNN的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 曹越 来源： 航空计算技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 卷积神经网络 剩余寿命 端对端预测 状态参数
- 描述： 针对航空发动机状态参数多、非线性特征提取难、多环节剩余寿命预测累计误差高的痛点问题，提出多变量多步卷积神经网络用于航空发动机剩余寿命预测。将多状态参数对应的长时间序列作为输入样本，连续的剩余寿命值
- 一种基于级联神经网络的飞机检测方法
- 作者： 王晓林 苏松志 刘晓颖 蔡国榕 李绍滋 来源： 智能系统学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 嵌入式设备 遥感图像 级联 卷积神经网络 两阶段 深度学习 飞机检测 由粗到细
- 描述： 到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到
- 基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
- 作者： 闫婧 武林伟 刘伟杰 韩如雪 来源： 现代电子技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 无参考模型 特征提取 卷积神经网络 特征融合 多模态数据 深度学习 网络结构 影像质量评价
- 描述： 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件，但各类传感器成像机理不同，质量影响因素多样，往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型，从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题，提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型，通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系，完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合，实现对多种模态影像数据的质量评估，进而快速有效地监测筛选采集数据的质量，提高有效数据采集效率。实验结果表明，该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。