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根据【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
】搜索到相关结果
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(1)
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
基于改进LSTM的
航空发动机
寿命预测方法研究
作者:
郭晓静
殷宇萱
贠玉晶
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
自动编码器
剩余寿命预测
描述:
,优化LSTM模型,改善
航空发动机
RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取,构建健康因子(HI)曲线;同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素,并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机
剩余寿命预测
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与
剩余寿命预测
研究
作者:
殷鹏飞
来源:
上海财经大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
退化状态
剩余寿命预测
描述:
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与
剩余寿命预测
研究
基于改进LSTM的
航空发动机
寿命预测方法研究
作者:
郭晓静
殷宇萱
贠玉晶
来源:
机床与液压
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆网络
航空发动机
自动编码器
剩余寿命预测
描述:
,优化LSTM模型,改善
航空发动机
RUL预测效果。利用SDAE进行特征提取,构建健康因子(HI)曲线;同时考虑运行工况、故障模式和传感器3个因素,并分别训练其权重。利用LSTM模型进行发动机
剩余寿命预测
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与
剩余寿命预测
研究
作者:
殷鹏飞
来源:
上海财经大学
年份:
2020
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
退化状态
剩余寿命预测
描述:
基于机器学习的
航空发动机
退化状态评估与
剩余寿命预测
研究
基于
航空发动机
历史数据的寿命预测
作者:
王文晖.
来源:
安徽理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
故障诊断
剩余寿命预测
描述:
基于
航空发动机
历史数据的寿命预测
基于
航空发动机
历史数据的寿命预测
作者:
王文晖.
来源:
安徽理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
机器学习
故障诊断
剩余寿命预测
描述:
基于
航空发动机
历史数据的寿命预测
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