基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

作者： 江汇强.   来源： 南昌大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   动力响应预测方法   航空结构   高频随机振动疲劳  

描述： 基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

作者： 江汇强.   来源： 南昌大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   动力响应预测方法   航空结构   高频随机振动疲劳  

描述： 基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

作者： 江汇强.   来源： 南昌大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   动力响应预测方法   航空结构   高频随机振动疲劳  

描述： 基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

作者： 江汇强.   来源： 南昌大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   动力响应预测方法   航空结构   高频随机振动疲劳  

描述： 基于LSTM的航空结构动力响应预测方法及振动疲劳寿命分析

民航突发事件实体识别方法研究

作者： 王红   李浩飞   邸帅   来源： 计算机应用与软件 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆神经网络   条件随机场   实体识别   知识图谱   民航突发事件  

描述： 针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

民航突发事件实体识别方法研究

作者： 王红   李浩飞   邸帅   来源： 计算机应用与软件 年份： 2021 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆神经网络   条件随机场   实体识别   知识图谱   民航突发事件  

描述： 针对民航突发事件实体自动获取的问题,提出一种将双向长短期记忆网络(BiLSTM)与条件随机场(CRF)结合的民航突发事件实体识别方法。利用领域词典对民航突发事件实体进行自动标注,并将已标注的数据转化为分布式字符向量;采用BiLSTM模型获取序列文本的上下文特征;通过CRF模型获得序列标注结果。实验结果表明,与传统的CRF方法相比,该方法的F值有明显的提升,有效解决了传统方法在识别民航突发事件文本信息中包含复合实体或混合实体方面效率低且大量使用人工定义特征模板的问题,为民航突发事件知识图谱的自动构建提供了更好的方法支撑。

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于长短期记忆神经网络与多目标优化的航空发动机剩余寿命预测方法研究

作者： 彭啸校.   来源： 华东交通大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   KPCA   灰色预测模型   GRU   剩余寿命预测  

描述： 基于长短期记忆神经网络与多目标优化的航空发动机剩余寿命预测方法研究

基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

作者： 马俊涛.   来源： 西安石油大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   时间序列   循环神经网络   航班延误预测   时间卷积网络  

描述： 基于循环神经网络的民航航班延误预测方法研究

基于长短期记忆神经网络与多目标优化的航空发动机剩余寿命预测方法研究

作者： 彭啸校.   来源： 华东交通大学 年份： 2023 文献类型 ： 学位论文 关键词： 长短期记忆神经网络   KPCA   灰色预测模型   GRU   剩余寿命预测  

描述： 基于长短期记忆神经网络与多目标优化的航空发动机剩余寿命预测方法研究