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- 基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
- 作者： 王捷 周迪 左洪福 陆扬 来源： 计算机与数字工程 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短时记忆神经网络 卷积神经网络 深度学习 民航安全 文本分析
- 描述： 安全是民航业的核心主题，非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度，论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型，用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较，在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明，所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率，对于不平衡数据样本，具有最稳定的分类性能。
- 基于视觉Transformer飞行员姿态估计
- 作者： 吴红兰 刘豪 孙有朝 来源： 北京航空航天大学学报 年份： 2024 文献类型 ： 期刊 关键词： 卷积神经网络 智能驾驶舱 民用飞机 飞行员姿态估计 自注意力 可解释性
- 描述： 飞行员姿态(ViTPPose)估计模型，该模型在卷积神经网络(CNN)主干网络末端使用包含多层编码层的双支路Transformer模块，编码层联合Transformer和空洞卷积，在增大感受野的同时捕捉