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根据【关键词:集成学习,元学习,故障诊断,深度学习,联邦学习】搜索到相关结果 570 条
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基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
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作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
-
描述:
针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
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基于残差网络的航空发动机滚动轴承故障多任务诊断方法
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作者:
康玉祥
陈果
尉询楷
潘文平
王浩
来源:
振动与冲击
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
滚动轴承
故障诊断
深度学习
多任务
残差网络
损伤大小
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描述:
针对当前基于深度学习的航空发动机滚动轴承故障诊断技术诊断任务单一的问题,提出一种基于多任务残差网络的滚动轴承故障诊断方法,该方法采用残差网络为深层特征提取与共享主框架,建立能够同时进行故障诊断
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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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作者:
郑晓飞
郭创
姚斌
冯华鑫
来源:
计算机工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
信号重构
故障诊断
深度学习
航空传感器
深度置信网络
故障隔离
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描述:
为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出
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基于深度学习的航空传感器故障诊断方法
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作者:
郑晓飞
郭创
姚斌
冯华鑫
来源:
计算机工程
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
信号重构
故障诊断
深度学习
航空传感器
深度置信网络
故障隔离
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描述:
为解决传统神经网络进行传感器故障诊断时存在的过拟合、泛化能力有限等问题,提出一种基于深度置信网络观测器的航空传感器故障诊断方法。利用深度置信网络替代浅层神经网络,在优化网络结构的基础上,给出
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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究
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作者:
陈涛
郭睿
刘志强
来源:
信息安全与通信保密
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据隐私保护
数据孤岛
联邦学习
出行预测
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描述:
对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录
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面向大数据隐私保护的联邦学习算法航空应用模型研究
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作者:
陈涛
郭睿
刘志强
来源:
信息安全与通信保密
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
数据隐私保护
数据孤岛
联邦学习
出行预测
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描述:
对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行了分析,并提出了面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法,在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用App记录
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基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法
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作者:
金璐
刘士建
王霄
李范鸣
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
元学习
成像系统
小样本学习
红外图像
空中目标分类
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描述:
针对地对空红外空中目标识别任务中数据量严重不足的问题,提出一种基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法。该方法将关系网络模型、多尺度特征融合方法及元学习训练策略相结合,首先构造多尺度特征提取模块
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基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法
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作者:
金璐
刘士建
王霄
李范鸣
来源:
光学学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
元学习
成像系统
小样本学习
红外图像
空中目标分类
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描述:
针对地对空红外空中目标识别任务中数据量严重不足的问题,提出一种基于改进关系网络的小样本红外空中目标分类方法。该方法将关系网络模型、多尺度特征融合方法及元学习训练策略相结合,首先构造多尺度特征提取模块
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基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法
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作者:
赵一铭
王佩瑾
刁文辉
孙显
邓波
来源:
南京大学学报(自然科学)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
元学习
SAR图像分类
通道注意力模块
预训练
小样本学习
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描述:
,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一
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基于通道注意力机制的小样本SAR飞机图像分类方法
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作者:
赵一铭
王佩瑾
刁文辉
孙显
邓波
来源:
南京大学学报(自然科学)
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
元学习
SAR图像分类
通道注意力模块
预训练
小样本学习
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描述:
,SAR图像的成像机理较复杂,存在较多噪声干扰,导致图像清晰度较差、样本标注的难度大,无法保证深度学习算法对样本量的需求,因此,对小样本SAR图像进行图像分类成为当前SAR图像解译领域的重点研究问题之一