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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
基于优化混合模型的
航空发动机
剩余寿命预测方法
作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
描述:
针对
航空发动机
剩余使用寿命
(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于优化混合模型的
航空发动机
剩余寿命预测方法
作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
描述:
针对
航空发动机
剩余使用寿命
(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测准确性较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同
基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.
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基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别
作者:
俞汝劼
杨贞
熊惠霖
来源:
计算机应用
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
深度学习
目标检测识别
航空器检测
描述:
突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.
1
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了
1
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了
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不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
描述:
当前基于
深度学习
的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注的发动机叶片数据,导致无法充分训练网络模型,仅得到次优的分割结果。为了提升
航空发动机
叶片实例分割精度,提出了不完整实例引导
不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
描述:
航空发动机
安全是影响飞行安全的重要因素,在
航空发动机
损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于
深度学习
的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注
不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
描述:
航空发动机
安全是影响飞行安全的重要因素,在
航空发动机
损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于
深度学习
的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注
不完整实例引导的
航空发动机
叶片实例分割
作者:
黄睿
张超群
成旭毅
邢艳
张宝
来源:
计算机应用
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
损伤检测
实例分割
发动机叶片
交互式分割
描述:
航空发动机
安全是影响飞行安全的重要因素,在
航空发动机
损伤检测中常需要分割发动机的单个叶片以判断发动机叶片的损伤程度。然而,当前基于
深度学习
的实例检测方法在进行发动机叶片分割时,由于缺少带标注
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