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- 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
- 面向航空公司的航线客流量预测方法研究
- 作者： 孙媛媛 来源： 中国民航大学 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： BP神经网络 航线网络 特征分析 平均折扣率 迁移学习 航线客流量预测 不同时段
- 描述： 面向航空公司的航线客流量预测方法研究
- 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。
- 基于深层卷积神经网络电动飞机主驱动电机故障诊断方法
- 作者： 杨柏 关焕新 王森 杨亮 王鹤蓉 来源： 微电机 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 故障诊断 主驱动电机 残差模块
- 描述： 为解决电动飞机主驱动电机故障诊断方法因电机结构复杂、信号非平稳与机械大数据等因素引起的诊断困难问题,提出了基于深层卷积神经网络的电动飞机主驱动电机故障诊断新方法。首先研究了SoftMax分类器判断
- 基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
- 作者： 兰天 李博 杨敬宝 来源： 电脑编程技巧与维护 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： HoG特征 卷积神经网络 飞机图像识别
- 描述： 网络进行微调、参数优化,而目前公开的飞机图像数据库十分有限,图像背景差异巨大,因此提出了一种基于小样本、多背景下使用卷积神经网络进行飞机图像识别的方法。