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首页> 根据【关键词:航空发动机,CNN,深度神经网络,BiLSTM,快速存取(QAR)数据,滑油流量预测】搜索到相关结果 4 条

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基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法: 作者： 李文斌何冉 来源： 计算机工程 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： FCN 遥感图像 CNN 目标检测像素级标签; 描述： 针对遥感影像飞机目标检测中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题，提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括：候选区域选取、CNN

基于FCN与CNN的遥感影像飞机目标检测方法: 作者： 李文斌何冉 来源： 计算机工程 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： FCN 遥感图像 CNN 目标检测像素级标签; 描述： 针对遥感影像飞机目标检测中背景复杂、飞机尺度变化大、样本缺乏等问题，提出一种包含全卷积神经网络(FCN)与卷积神经网络(CNN)两种深度神经网络的检测方法。方法的处理主要包括：候选区域选取、CNN

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

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