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根据【关键词:航空发动机,卷积神经网络,Informer,深度学习,剩余寿命预测】搜索到相关结果 431 条
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卷积神经网络及其在航空视觉任务中的应用展望
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作者:
漆昇翔
裘旭益
张伟
来源:
航空电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
计算机视觉
深度学习
航空航天
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描述:
从卷积神经网络的基本理论出发,介绍了几种经典卷积网络结构,并结合当前卷积神经网络在计算机视觉领域的应用现状,重点探讨了它在未来航空视觉相关任务系统中的应用前景,以及实施这些技术必须解决的若干问题,为未来航空装备智能化水平的进一步提升提供参考。
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基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
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作者:
谢奇芳
来源:
中国地质大学(北京)
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
高分辨率遥感影像
卷积神经网络
深度学习
目标检测
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描述:
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
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基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
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作者:
谢奇芳
来源:
中国地质大学(北京)
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
高分辨率遥感影像
卷积神经网络
深度学习
目标检测
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描述:
基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
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飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
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作者:
李慧
来源:
北京邮电大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
卷积神经网络
SSD
深度学习
目标检测
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描述:
飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
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飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
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作者:
李慧
来源:
北京邮电大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
飞机蒙皮
卷积神经网络
SSD
深度学习
目标检测
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描述:
飞机蒙皮图像的深度特征学习与损伤监测
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基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别
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作者:
李楚茵
来源:
国防科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
飞机检测与识别
合成孔径雷达
深度学习
机场检测
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描述:
基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别
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基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别
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作者:
李楚茵
来源:
国防科技大学
年份:
2019
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
卷积神经网络
飞机检测与识别
合成孔径雷达
深度学习
机场检测
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描述:
基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别
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基于改进差分时域特征和深度学习优化的航空发动机剩余寿命预测算法
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作者:
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
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描述:
深度学习理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他深度学习算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。
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融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法
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作者:
任子强
司小胜
胡昌华
王玺
来源:
航空学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
极大似然估计
复合健康指标
剩余寿命预测
线性维纳过程
贝叶斯参数更新
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描述:
针对基于单一传感器数据的剩余寿命预测方法存在数据利用率低和预测精度不高的问题,论文提出了一种融合多传感器数据的发动机剩余寿命预测方法。首先将多个传感器数据融合成一个复合健康指标来表征发动机的退化
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航空发动机的健康指标构建与剩余寿命预测
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作者:
彭开香
皮彦婷
焦瑞华
唐鹏
来源:
控制理论与应用
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
健康指标
隐马尔可夫模型
深度置信网络
剩余寿命预测
健康状态识别
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描述:
,并结合隐马尔可夫模型(HMM)进行系统剩余寿命预测.首先,通过无监督训练深度置信网络实现历史数据的特征提取,进而构建健康指标;其次,利用健康指标集训练隐马尔可夫模型,实现设备健康状态的自动识别;最后