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- 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
- 作者： 李思平. 来源： 长江大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 深度学习 ResNetINV网络 航空电磁反演
- 描述： 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
- 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究
- 作者： 张彤. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 无迹卡尔曼滤波 多模态融合 深度学习 目标定位
- 描述： 基于多源数据融合的机场场面航空器定位方法研究
- 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
- 作者： 李思平. 来源： 长江大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 深度学习 ResNetINV网络 航空电磁反演
- 描述： 基于深度学习的航空电磁反演方法研究
- 样本不平衡数据集下航空发动机滚动轴承故障智能诊断方法研究
- 作者： 王昭旺 王存俊 徐自力. 来源： 第十五届全国振动理论及应用学术会议摘要集 年份： 2023 文献类型 ： 会议论文 关键词： 加权支持向量机 智能故障诊断 深度学习 样本不平衡
- 描述： 样本不平衡数据集下航空发动机滚动轴承故障智能诊断方法研究
- 基于多模态数据融合的湿滑道面飞机起降安全风险评估方法研究
- 作者： 郭旭周 吴红兰 徐舒 石留宾. 来源： 第十六届智慧城市大会论文集 年份： 2023 文献类型 ： 会议论文 关键词： 道面湿滑 飞机起降风险评估 深度学习 数据融合
- 描述： 基于多模态数据融合的湿滑道面飞机起降安全风险评估方法研究
- 航空运输风险防控的困境及突破路径
- 作者： 詹威东 来源： 中国航务周刊 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空运输 风险防控
- 描述： 随着经济全球化发展，我国航空运输公司不仅要面临激烈的市场竞争，还要面对各种风险，如何做好风险的防控是提升企业综合实力，确保健康长远发展的关键。基于此，本文首先分析了航空运输风险种类以及构成因素，在此基础上提出了航空运输风险防控突破路径，旨在为航空运输公司的健康长远发展提供参考。
- 基于堆栈自编码器和DeepAR的航空发动机剩余寿命预测
- 作者： 李浩 王卓健 李哲 陈煊 李园 来源： 推进技术 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 寿命预测 深度学习 预测模型 数据融合
- 描述： 针对现有航空发动机剩余寿命预测大多基于单点预测模式，不能准确给出预测结果置信区间的问题，提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布预测模型。首先，堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
- 融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷检测
- 作者： 赵崇林 朱江 胡永进 李祖泽 王鹏举 谢涛 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 注意力机制 航空发动机 YOLOv5 深度学习 缺陷检测
- 描述： 航空发动机的结构完整性关乎飞行安全。目前基于孔探技术的航空发动机缺陷检测以人工操作为主。为提高检测精度和效率，提出了一种融合注意力和多尺度特征的航空发动机缺陷智能检测算法，以辅助孔探工作。首先，针对原始孔探图像中缺陷样本的类别不平衡问题，采用了一种基于几何变换和泊松图像编辑的多样本融合数据增强方法，丰富小样本图像并构建缺陷数据集。然后，在基准网络YOLOv5中融入协调注意力模块(CA)，以强调缺陷特征的提取，增强网络对缺陷目标和复杂背景的区分。在颈部网络中构建加权双向特征金字塔结构(BiFPN)，以完成更高层次的特征融合，提升对多尺度目标的表达能力。最后，将边界框回归损失函数定义为EIOU损失，实现对缺陷目标快速、准确地定位和识别。实验结果表明，本文算法检测缺陷的平均精确度达到了89.7％，较基准网络提升了6.3％，训练后的模型大小仅为14.0M。因此，所提方法可以有效地检测航空发动机的主要缺陷。