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根据【关键词:遥感图像,卷积神经网络,深度学习,分数阶Gabor变换,飞机目标检测】搜索到相关结果 706 条
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基于自适应粒子群优化的不平衡航空客户数据质量优化
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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
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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。
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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
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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
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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
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基于小样本多背景下的飞机图像识别研究
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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
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描述:
影响,当图像中含有其他显著性目标时易失效,若进行目标分割运算量巨大,在现代化防控体系中,需要既快又好的方法精准识别飞机的机型。随着深度学习的出现,众多模式识别领域中问题得到解决,但深度学习需要大量样本对
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
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基于可变形卷积神经网络的遥感图像飞机目标检测
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作者:
李明阳
胡显
雷宏
来源:
国外电子测量技术
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
遥感影像
可变形卷积
飞机检测
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描述:
遥感图像中的飞机检测在民用和军事应用中都是一个重要且富有挑战性的任务。针对现有目标检测算法在复杂场景中旋转不变性差的问题,提出了一种多尺度可变形卷积神经网络用以检测飞机目标。该方法通过将可变形卷积
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基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断
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作者:
窦金鑫
薛政坤
于晓光
范玉鑫
刘忠鑫
杨同光
来源:
机床与液压
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路卡箍
卷积神经网络
故障诊断
优化变分模态分解
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描述:
针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于CNN-Seq2Seq的航空发动机喘振诊断模型的研究
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作者:
姚艳玲
袁化成
陆超
唐晓澜
黄爱华
来源:
测控技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
序列到序列
卷积神经网络
故障诊断
发动机喘振
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描述:
和价值。当前针对航空发动机喘振故障诊断的模型存在诊断时间长、诊断准确率不高的特点。为了解决这些问题,在序列到序列(Seq2Seq)模型的基础上,使用卷积神经网络(CNN)代替Seq2Seq中编码器
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基于改进候选区域网络的红外飞机检测
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作者:
姜晓伟
王春平
付强
来源:
激光与红外
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
聚类
红外飞机
卷积神经网络
目标检测
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描述:
为较好地解决防空武器成像系统对空中红外飞机的检测问题。首先简要地概括了卷积神经网络的兴起和应用,其次在引入基于深度学习的目标检测模型Faster R-CNN的基础上,详细地介绍了经典K-means
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基于维修日志的飞机设备故障原因判别方法
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作者:
王锐光
吴际
刘超
杨海燕
来源:
软件学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
维修日志
卷积神经网络
故障诊断
随机森林
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描述:
的故障诊断基本过程;其次,在传统的文本特征提取技术的基础上,基于领域内信息,提出一种基于卷积神经网络(convolution neural network,简称CNN)的小样本文本特征提取方法,在样本量较少
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