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根据【关键词:
航空发动机,时间卷积网络,剩余寿命预测,多头自注意力机制
】搜索到相关结果
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关键词
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
基于深度学习的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于深度学习的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
基于深度学习的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
作者:
曹锦山.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
多头自注意力机制
描述:
基于深度学习的
航空发动机
剩余使用寿命预测方法研究
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
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
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
作者:
张倩.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
健康状态评估
不确定性
贝叶斯神经网络
剩余寿命预测
描述:
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
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
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
作者:
张倩.
来源:
重庆交通大学
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
健康状态评估
不确定性
贝叶斯神经网络
剩余寿命预测
描述:
基于贝叶斯理论的
航空发动机
健康状态评估与剩余寿命区间预测
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
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