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根据【关键词:调度规则,航空发动机装配,适应性调度,深度学习,扰动识别,门控循环神经网络】搜索到相关结果 36 条
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基于GRU的飞机总装生产线动态调度方法
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作者:
王怡琳
刘鹃
乔非
来源:
'21 全国仿真技术学术会议
年份:
2021
文献类型 :
会议论文
关键词:
动态调度
飞机总装生产线
深度学习
门控循环神经网络
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描述:
基于GRU的飞机总装生产线动态调度方法
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基于深度学习的航空发动机剩余使用寿命预测研究
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作者:
温海茹
来源:
内燃机与配件
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
深度学习
剩余使用寿命预测
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描述:
随着深度学习不断的发展,航空发动机成为近年来的研究热点,其寿命预测的研究也受到了研究学者的关注。本文主要介绍航空发动机的剩余使用寿命预测背景,数据获取过程及基于深度学习的剩余使用寿命的预测方法,以及深度学习在航空发动方面预测的难点和发展趋势。
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结合注意力机制的轻量化飞机表面伤痕检测算法
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作者:
王伟刚
来源:
北京邮电大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
深度学习
轻量化网络
伤痕检测
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描述:
结合注意力机制的轻量化飞机表面伤痕检测算法
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基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测
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作者:
汪韦怡
来源:
电子科技大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列预测
点过程
深度学习
航空电子设备故障预测
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描述:
基于深度学习点过程的航空电子设备故障预测
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基于机器视觉的舰载机位姿实时测量方法研究
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作者:
郑天昊
来源:
哈尔滨工程大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
机器视觉
舰载机位姿
深度学习
模板匹配
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描述:
基于机器视觉的舰载机位姿实时测量方法研究
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航空发动机叶片称重排序系统
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作者:
赵维松
来源:
西南交通大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
图片预处理
深度学习
称重排序
航空发动机叶片
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描述:
航空发动机叶片称重排序系统
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基于风险要素分析的民航安全管控研究
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作者:
徐怡
来源:
南京航空航天大学
年份:
2021
文献类型 :
学位论文
关键词:
主成分分析
深度学习
风险管控
民航风险
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描述:
基于风险要素分析的民航安全管控研究
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基于深度学习的离场航空器滑行时间预测(英文)
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作者:
李楠
焦庆宇
朱新华
王少聪
来源:
Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
场面运行
滑行时间
深度学习
航空运输
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描述:
随着航班数量的不断增加,机场协同决策系统(Airport collaborative decision-making,A-CDM)的使用也越来越广泛。滑行时间预测的准确性对A-CDM计算离场航空器起飞排序队列和给出准确的撤轮挡时间具有重要的作用。本文提出一种基于时间-空间-环境数据的深度学习模型(Spatio-temporal-environment deep learning model,STEDL)来提高滑行时间预测的准确性。该模型由时间-流量变量(机场实际容量,场面航空器数量,时间段)、空间变量(滑行距离)、外部环境变量(天气,流控信息,跑道运行模式,机型)3部分组成。使用STEDL模型对香港机场离场航空器滑行时间进行预测验证。实验结果显示,STEDL模型预测准确率为95.4%,预测精度明显优于其他机器学习算法。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。
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光学遥感图像中的飞机目标检测技术研究综述
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作者:
祝文韬
谢宝蓉
王琰
沈霁
朱浩文
来源:
计算机科学
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
机器学习
光学遥感图像
深度学习
飞机目标检测
模板匹配
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描述:
光学遥感图像中的飞机目标检测技术已被广泛应用于城市规划、航空交通以及军事侦察领域。目前尽管已有大量研究,但仍然存在很多问题亟待解决。文中回顾了该技术研究现状,并从遥感图像目标检测思路出发,将飞机目标检测方法总结为3类,对这3类检测方法的概念和研究情况分别进行了阐述,并在此基础上进行了比较分析,重点研究了深度学习方法在该领域的研究情况并讨论了样本和数据集问题,最后讨论了飞机目标检测的关键技术难点,并对该领域的未来发展趋势做了展望。