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- 考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究
- 作者： 彭书勤. 来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维修决策 航空发动机 卷积神经网络 深度强化学习 剩余寿命预测
- 描述： 考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究
- 考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究
- 作者： 彭书勤. 来源： 重庆交通大学 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 维修决策 航空发动机 卷积神经网络 深度强化学习 剩余寿命预测
- 描述： 考虑剩余寿命预测的航空发动机维修决策方法研究
- 基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 王欣 黄佳琪 许雅玺 来源： 科学技术与工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 Transformer 深度学习 概率稀疏自注意力 剩余寿命预测
- 描述： 航空发动机剩余寿命预测对其健康管理具有重要意义，针对长序列、多维度的航空发动机监测参数，提出一种基于概率稀疏自注意力(ProbSparse Self-Attention)的Transformer模型
- 深度卷积网络在航空高光谱岩性识别中的应用——以塔木素铀矿床北部地区为例
- 作者： 张川 易敏 童勤龙 叶发旺 徐清俊 李泊凇 来源： 世界核地质科学 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习 航空高光谱遥感 岩性识别
- 描述： 岩矿信息识别是高光谱遥感在地质勘探领域的主要应用方向。传统高光谱遥感方法尽管在矿物识别中取得了良好效果，但对于岩性识别存在瓶颈。深度学习是当前人工智能领域的研究热点，卷积神经网络是适用于图像识别
- 基于ALSTM-MHA的航空发动机寿命预测
- 作者： 修瑞 丁建完 刘笑炎 高创 来源： 机床与液压 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 注意力长短时记忆网络 多头自注意力机制 剩余寿命预测
- 描述： 基于ALSTM-MHA的航空发动机寿命预测
- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于长短期记忆网络与轻梯度提升机的航空发动机大修期内剩余寿命预测
- 作者： 杨硕 高成 来源： 航空发动机 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 航空发动机 组合模型 轻梯度提升机 剩余寿命预测
- 描述： 针对航空发动机大修期内由性能主导的剩余使用寿命预测中复杂设备具有状态变量多、非线性特征严重的特点以及单一模型面临特征提取不充分、预测精度不足等问题，提出一种长短期记忆网络（LSTM）与轻梯度提升机
- 基于深度学习方法的航空发动机寿命预测模型
- 作者： 郭晓静 贠玉晶 徐晓慧 来源： 振动.测试与诊断 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 长短期记忆网络 航空发动机 剩余寿命预测 协方差分析
- 描述： 为提高航空发动机剩余寿命（remaining useful life，简称RUL）预测能力，构建了一种注意力机制与长短期记忆网络（long short-term memory，简称LSTM）融合