迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究

作者： 李谦   来源： 河南工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 转子系统   滚动轴承   迁移学习   稀疏自编码   最大均值差异  

描述： 迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究

基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究

作者： 马俊成   来源： 河北工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 特征提取   CNN   传统分类方法   迁移学习   飞机目标图像  

描述： 基于深度学习网络的飞机目标识别与分类研究

迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究

作者： 李谦   来源： 河南工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 转子系统   滚动轴承   迁移学习   稀疏自编码   最大均值差异  

描述： 迁移学习在航空发动机转子系统早期故障诊断中的应用研究

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

疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

作者： 黄协思   来源： 电子科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向渐进结构优化   蠕变   不确定性   高压涡轮盘   迁移学习   拓扑优化   疲劳  

描述： 疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

作者： 罗辉   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航发动机   气路异常检测   领域自适应   深度特征   深度学习   迁移学习  

描述： 基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

作者： 黄协思   来源： 电子科技大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 双向渐进结构优化   蠕变   不确定性   高压涡轮盘   迁移学习   拓扑优化   疲劳  

描述： 疲劳约束下航空发动机涡轮盘结构优化设计

基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

作者： 罗辉   来源： 哈尔滨工业大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 民航发动机   气路异常检测   领域自适应   深度特征   深度学习   迁移学习  

描述： 基于深度特征的民航发动机气路异常检测方法研究

基于卷积神经网络的航空影像城市建筑物分割

作者： 刘蝶   来源： 地理空间信息 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 建筑物   卷积神经网络   DenseNets   上采样  

描述： 对航空影像城市建筑物的分割方法进行了研究。基于DenseNets的密集连接结构,结合池化下采样和反卷积上采样方法,提出了一种新的图像语义分割方法。实验结果表明,新方法在模型参数大小、训练时间和平均交并比方面均优于Unet。预测图像更直观地体现了新方法的优势,城市建筑物分割得较为完整。

基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化

作者： 姚雨虹   杨小兵   陈欣   来源： 厦门大学学报(自然科学版) 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 自适应粒子群   卷积神经网络   忠诚度预测   随机森林  

描述： 多数类优化样本子集，使用卷积神经网络（CNN）提取得到的平衡数据集特征，将自动得到的特征向量作为随机森林算法（RF）的输入，构建客户忠诚度预测模型。实验结果表明，本文方法预测性能优于其他预测模型，可以更好地预测客户忠诚度情况。