关键词
一种基于级联神经网络的飞机检测方法
作者: 王晓林   苏松志   刘晓颖   蔡国榕   李绍滋   来源: 智能系统学报 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 嵌入式设备   遥感图像   级联   卷积神经网络   两阶段   深度学习   飞机检测   由粗到细  
描述: 到遥感图像中。这些算法的主干网络复杂,模型占用空间大,难以应用到低功耗和嵌入式设备中。为了在准确率不降低的情况下提高检测速度,本文提出了一个仅包含9层的卷积神经网络来解决飞机检测问题。该网络采用了由粗到
改进YOLO V3遥感图像飞机识别应用
作者: 郑志强   刘妍妍   潘长城   李国宁   来源: 电光与控制 年份: 2019 文献类型 : 期刊 关键词: YOLO   Densenet   遥感图像   means   卷积神经网络   飞机识别   k   V3  
描述: ,改进为一种Dense-YOLO深度卷积神经网络结构。对改进前与改进后的网络进行训练,分别选出使两个网络识别效果最好的权重文件,针对高质量遥感图像与过度曝光、云雾遮挡等低质量遥感图像分别进行测试与分析
基于统一网络架构的多模态航空影像质量评价研究
作者: 闫婧   武林伟   刘伟杰   韩如雪   来源: 现代电子技术 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无参考模型   特征提取   卷积神经网络   特征融合   多模态数据   深度学习   网络结构   影像质量评价  
描述: 高质量无人机航空影像是目标检测、分析、识别的重要前提条件,但各类传感器成像机理不同,质量影响因素多样,往往需要根据不同模态数据的特性设计不同的网络模型,从而大大增加了质量评价算法在无人机上的应用难度。针对这一问题,提出一种基于统一网络框架的无参考多模态影像质量评价模型,通过自适应地学习图像块内部的局部特征与图像块之间的相互关系,完成空间维度上的全局信息融合和时间维度上的时序信息融合,实现对多种模态影像数据的质量评估,进而快速有效地监测筛选采集数据的质量,提高有效数据采集效率。实验结果表明,该方法在多种模态的影像数据质量评价上具备泛用性和有效性。
飞行员操纵动作识别模型的优化
作者: 宗光     司海青     汪海波     栾玮     潘亭     尚磊     郭佩杰     李根   来源: 人类工效学 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 航空交通工程   卷积神经网络   长短时记忆网络   评价模型   操纵动作识别   飞行安全   模拟飞行训练   驾驶行为  
描述: 飞行员操纵动作识别模型的优化
基于迁移学习的民航发动机小样本故障诊断
作者: 付松   钟诗胜   林琳   张永健   来源: 计算机集成制造系统 年份: 2020 文献类型 : 期刊 关键词: 民航发动机   支持向量机   小样本   深度自编码器   故障诊断   迁移学习  
描述: 为解决民航发动机故障诊断面临的故障样本不足问题,提出了一种基于深度自动编码器(deep auto-encoder, DAE)迁移学习的小样本故障诊断方法。在该方法中,首先利用大量的正常样本对DAE
改进的Kohonen网络在航空发动机分类故障诊断中的应用
作者: 郑波   马昕   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   自适应检测响应   故障诊断   自适应继承   PSO算法   Kohonen网络  
描述: 针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,并利用混合粒子群优化算法对网络连接权值进行优化,以提高
基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断
作者: 陈虹潞   黄向华   来源: 航空发动机 年份: 2021 文献类型 : 期刊 关键词: 航空发动机   极限学习机   控制系统   简约改进   故障诊断   深度学习  
描述: 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构
基于云模型SDG的航空发动机多工况故障诊断方法
作者: 张振良   何荣荣   张鉴靓   来源: 航空发动机 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 多工况   航空发动机   故障诊断   故障传播   气源系统   符号有向图   云模型  
描述: 针对航空发动机的故障寻源以及故障传播问题,提出了基于云模型符号有向图(SDG)的发动机多工况故障诊断方法。在SDG模型的基础上根据发动机结构进行模块化以便于推理,应用故障关联矩阵进行相容通路的推理
基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
作者: 康玉祥   陈果   尉询楷   潘文平   王浩   来源: 振动与冲击 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: 滚动轴承   故障诊断   深度学习   多任务   残差网络   损伤大小  
描述: 针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
EMD-AR和GRNN算法下的航空液压泵多模态故障诊断分析
作者: 郭文军   张自来   陈丽君   来源: 液压与气动 年份: 2022 文献类型 : 期刊 关键词: AR   多模态   故障诊断   液压泵   神经网络   EMD  
描述: 针对新一代飞机高综合化、高复杂度和高耦合性导致的传统推理故障诊断策略难以满足现代维修保障需求的问题,开展基于广义回归神经网络(Generalized Regression Neural
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