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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
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关键词
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
作者:
赵舒安
来源:
重庆邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列
航空发动机
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
作者:
赵舒安
来源:
重庆邮电大学
年份:
2022
文献类型 :
学位论文
关键词:
时间序列
航空发动机
故障诊断
剩余使用寿命预测
描述:
基于数据驱动模型的航空发动机剩余使用寿命预测及
故障诊断
研究
一种用于预测航空遥感影像光谱信息的
深度学习
方法
作者:
郝明达
普运伟
周家厚
杨洋
陈如俊
来源:
遥感信息
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
高光谱遥感重建
深度学习
密集卷积神经网络
光谱超分辨率
自适应注意力机制
描述:
为从航空RGB遥感影像中预测高光谱影像中有用的地物属性信息,提高航空RGB遥感影像光谱的分辨率,提出一种轻量型的
深度学习
网络模型。所提模型组合了密集卷积神经网络架构和自适应注意力机制的优点,构建
通用航空飞行员异常行为检测及预警系统设计与实现
作者:
陈农田
满永政
袁浩
董俊杰
宁威峰
李俊辉
来源:
实验室研究与探索
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
检测预警
深度学习
改进YOLOv3
图像视频采集
驾驶异常行为
描述:
捕获,结合改进的YOLOv3
深度学习
算法开展飞行员异常行为识别检测并建立声音和灯光告警触发机制,实现飞行员异常行为检测预警可视化。通过树莓派将预警信息上传云端,同步实现图像和视频数据实时存储及可追溯性
基于
深度学习
的航空发动机滑油磨粒检测研究
作者:
侯媛媛
李江红
薛军印
来源:
计算机测量与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
YOLOv3模型
滑油磨粒检测
深度学习
SER算法
描述:
针对滑油中磨粒形状复杂且尺寸大小不一,传统滑油磨粒检测方法存在时效性差、检测尺度小、精度低、非铁磁性磨粒不能检测等缺点;设计了一种基于
深度学习
的航空发动机滑油磨粒检测方法;基于连续流微流控芯片的滑油
航空发动机外形点云的特征分割方法
作者:
闫杰琼
周来水
胡少乾
文思扬
来源:
光学学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
机器视觉
外形点云
深度学习
特征分割
描述:
提出了迫切需求。为了使重建出的发动机外形几何模型尽可能地保留准确的结构特征,提出了一种基于
深度学习
的航空发动机外形点云特征分割方法,该方法将整体点云分割成特征数据与非特征数据,这有利于后续采用不同的方法
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者:
栗慧琳
李洪涛
李智
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述:
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验,实验结果表明,与一次分解集成模型STL-SAAB相比,所提模型的均方根误差(RMSE)提升了
1
航空遥感影像中的轻量级小目标检测
作者:
薛雅丽
孙瑜
马瀚融
来源:
电光与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
小目标
遥感图像
特征融合
深度学习
目标检测
描述:
单阶段目标检测算法凭借结构简单、模型高效等特点获得很多研究者及工业界的关注。以现有的YOLO算法为基础,针对遥感图像中目标尺寸小、排列紧密等困难,提出一种提升复杂背景下小目标检测精度的轻量级目标检测方法。该方法引入加权融合特征网络,为每层特征图赋予可在训练中不断学习的权重系数,加强深浅层特征融合。通过引入CIoU损失及模型改进,加快网络收敛速度,使其满足实时性需求。在基于DOTA构建的遥感图像小目标数据集上进行对比实验,结果表明,该方法具有更好的检测精度与检测速度。
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加
1
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的卷积,在减少卷积结构参数
基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法
作者:
杨小冈
高凡
卢瑞涛
李维鹏
张涛
曾俊
来源:
信息与控制
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力
通道剪枝
深度学习
目标检测
模型压缩
描述:
,设计通道注意力增强结构MNtECA(MobileNetv3 with Efficient Channel Attention)提高特征提取能力;其次在深度可分离卷积层增加
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的卷积,在减少卷积结构参数
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