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根据【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
】搜索到相关结果
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关键词
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Transformer的多特征融合的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
马依琳
陶慧玲
董启文
王晔
来源:
华东师范大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
描述:
发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对
航空发动机
做准确的
剩余使用寿命
预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
基于Transformer的多特征融合的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
马依琳
陶慧玲
董启文
王晔
来源:
华东师范大学学报(自然科学版)
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
剩余使用寿命
描述:
发动机作为飞机的核心部件,对飞机运行起着至关重要的作用.对
航空发动机
做准确的
剩余使用寿命
预测,能够提前进行维护诊断,预防重大事故的发生,节约维护成本.针对现有的方法缺乏对不同时间步长的考虑以及不同
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
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
预测
作者:
刘国华.
来源:
兰州理工大学
年份:
2023
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
Hyperband算法
深度学习
剩余使用寿命
多维长序列信号
膨胀卷积
描述:
基于多维长序列的
航空发动机
剩余使用寿命
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