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- SAR图像飞机目标智能检测识别技术研究进展与展望
- 作者： 罗汝 赵凌君 何奇山 计科峰 匡纲要 来源： 雷达学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 可解释人工智能 合成孔径雷达 深度学习 飞机目标 目标检测与识别
- 描述： 图像飞机目标检测与识别的性能。该文结合团队在SAR图像目标特别是飞机目标的检测与识别理论、算法及应用等方面的长期研究积累，对基于深度学习的SAR图像飞机目标检测与识别进行了全面回顾和综述，深入分析
- 航空发动机润滑系统故障知识图谱构建及应用
- 作者： 吴闯 张亮 唐希浪 崔利杰 谢小月 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 航空发动机 深度学习 润滑系统 知识问答 知识图谱
- 描述： 知识图谱本体概念的基础上，采用双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络和条件随机场(CRF)等深度学习技术实现知识自主抽取，并基于余弦距离和Jaccard相关系数法进行多源异构故障知识的融合。同时，基于
- 基于改进DRSN的航空发动机故障风险预警模型
- 作者： 毛浩英 孙有朝 李龙彪 晏传奇 来源： 航空动力学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度注意力机制 软阈值化 深度残差收缩网络 深度学习 故障风险预警
- 描述： 航空发动机属于多发性故障机械，运用先进的计算训练方法可有效地实现准确的风险预警分析，为发动机的运维指导提供参考。在发动机故障风险预警征兆数据集中提取多变量时间序列样本，将样本矩阵化，转换为灰度图样本。预处理并增强图像数据样本，热编码化序列样本标签。深度残差收缩网络（deep residual shrinkage network,DRSN）中融入深度注意力机制与带有阈值的残差收缩块，获取高判别性特征，实现软阈值化。结合长短时记忆神经网络层与多个隐层，改进DRSN模型，使用主成分分析重构特征与主元提取，累积可解释方差贡献率为93.7%。对潜在20种故障征兆识别、分类并预警，训练精确度为96.1%。提出了改进DRSN航空发动机故障风险预警模型，与其他算法相比有较强的鲁棒性，预警正确率至少提高4.4%。
- 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涡轮叶片烧蚀检测研究
- 作者： 陈纪宗. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 自动化检测 语义分割 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 作者： 林华显. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习 工作负荷 生理信号 深度学习 航空安全
- 描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 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涡轮叶片烧蚀检测研究
- 作者： 陈纪宗. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 注意力机制 航空发动机 自动化检测 语义分割 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机涡轮叶片烧蚀检测研究
- 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析
- 作者： 林华显. 来源： 中国民用航空飞行学院 年份： 2024 文献类型 ： 学位论文 关键词： 机器学习 工作负荷 生理信号 深度学习 航空安全
- 描述： 模拟塞斯纳172无动力迫降时飞行员工作负荷分析