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LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究: 作者： 崔建国高波蒋丽英于明月郑蔚 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 隐马尔科夫模型状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机小波包分解 振动信号 降噪; 描述： 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续

LSSVM与HMM在航空发动机状态预测中的应用研究: 作者： 崔建国高波蒋丽英于明月郑蔚 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 隐马尔科夫模型状态预测 航空发动机 最小二乘支持向量机小波包分解 振动信号 降噪; 描述： 传统单一的状态预测方法难以精确预测航空发动机状态的缺陷,而最小二乘支持向量机(LSSVM)具有较强的非线性预测能力和泛化能力,可以有效地对信号进行非线性预测,隐马尔科夫模型(HMM)有利于处理连续

基于深度学习的航空传感器故障诊断方法: 作者： 郑晓飞郭创姚斌冯华鑫 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 信号重构 故障诊断 深度学习航空传感器深度置信网络故障隔离; 描述： 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出

基于深度学习的航空传感器故障诊断方法: 作者： 郑晓飞郭创姚斌冯华鑫 来源： 计算机工程 年份： 2018 文献类型： 期刊 关键词： 信号重构 故障诊断 深度学习航空传感器深度置信网络故障隔离; 描述： 为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出

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