基于航空发动机关键部件的故障诊断方法及预测问题研究

作者： 潘春露   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 航空发动机   长短时记忆神经网络   故障诊断   统计过程分析   鸟撞仿真   残差网络   故障预测  

描述： 基于航空发动机关键部件的故障诊断方法及预测问题研究

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

基于机器学习的航空器进近飞行时间预测

作者： 叶博嘉   鲍序   刘博   田勇   来源： 航空学报 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 空中交通管理   机器学习   特征重要度   随机森林   进近飞行时间预测  

描述： 为了准确预测航空器的落地时间,提高空管部门间的协作效率,采用机器学习的方法对航空器进近阶段飞行时间进行了预测。从实际运行出发,分析航空器在进近管制空域飞行时间产生差异的原因,提出了影响航空器在进近

光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述

作者： 祝文韬   谢宝蓉   王琰   沈霁   朱浩文   来源： 计算机科学 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 机器学习   光学遥感图像   深度学习   飞机目标检测   模板匹配  

描述： 光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。

基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

作者： 顾明昕   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   到达时间预测   进场航空器   机器学习   梯度提升回归树  

描述： 基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

作者： 沈君贤   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   多源数据挖掘   随机共振   自适应特征提取   加权核主元分析  

描述： 基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

作者： 顾明昕   来源： 南京航空航天大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 集成学习   到达时间预测   进场航空器   机器学习   梯度提升回归树  

描述： 基于机器学习的终端区进场航空器预计到达时间预测

基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

作者： 沈君贤   来源： 哈尔滨工程大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习   多源数据挖掘   随机共振   自适应特征提取   加权核主元分析  

描述： 基于多源数据挖掘的航空发动机齿轮箱故障诊断研究

基于机器学习的多电飞机电子系统线缆布局设计方法研究

作者： 杨旭   来源： 西安电子科技大学 年份： 2021 文献类型 ： 学位论文 关键词： 复杂约束   集成学习   机器学习   线缆   布局优化   电磁兼容   路径规划  

描述： 基于机器学习的多电飞机电子系统线缆布局设计方法研究