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根据【关键词:
飞机蒙皮,注意力机制,多尺度特征融合,尺度感知,缺陷检测
】搜索到相关结果
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关键词
基于注意力与LSTM的航空发动机剩余寿命预测
作者:
王欣
孟天宇
周俊曦
来源:
科学技术与工程
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
长短期记忆网络
航空发动机
剩余寿命预测
预测性维护
描述:
long short-term memory, LSTM)网络的航空发动机剩余寿命预测模型Attention-LSTM,通过引入
注意力机制
增强各时间点数据的特征权重,有效提升了模型预测精度。使用NASA
基于特征
注意力机制
的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征
注意力机制
的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征
注意力机制
和GRU分别提取空间和时间上
基于特征
注意力机制
的GRU-GAN航空发动机剩余寿命预测
作者:
袁烨
黄虹
程骋
虞文武
丁汉
来源:
中国科学:技术科学
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
生成对抗网络
特征提取
航空航天
剩余寿命预测
描述:
单元(Gate recurrent unit, GRU)的预测能力相结合,提出一种基于特征
注意力机制
的GAN和GRU融合模型.为了对时序关系进行建模,首先利用特征
注意力机制
和GRU分别提取空间和时间上
基于
注意力机制
和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
作者:
张加劲
来源:
电子测量与仪器学报
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述:
,提出了一种基于
注意力机制
的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先,采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系;其次,使用
注意力机制
来突出特征中的重要部分,提高模型预测
基于优化混合模型的航空发动机剩余寿命预测方法
作者:
刘月峰
张小燕
郭威
边浩东
何滢婕
来源:
计算机应用
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余使用寿命
双向长短期记忆网络
描述:
的路径提取特征:
1
)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,并采用
注意力机制
处理得到的特征;3)使用
注意力机制
处理原始数据,并将加权特征输入
民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
作者:
王红
李晗
李浩飞
来源:
计算机科学与探索
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
关系抽取
领域本体
门控循环单元(GRU)模型
民航突发事件
描述:
民航突发事件领域本体关系提取方法的研究
基于多尺度特征和
注意力机制
的航空图像分割
作者:
宁芊
胡诗雨
雷印杰
陈炳才
来源:
控制理论与应用
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
全卷积神经网络
建筑像素标记
多尺度特征
航空图像分割
描述:
基于多尺度特征和
注意力机制
的航空图像分割
一种基于TCN-LGBM的航空发动机气路故障诊断方法
作者:
吕卫民
孙晨峰
任立坤
赵杰
李永强
来源:
兵工学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
轻量级梯度提升机
注意力机制
航空发动机
故障诊断
时间卷积神经网络
描述:
,融合通道
注意力机制
增强了高质量特征的权重;基于LGBM模型实现对特征的快速分类,利用贝叶斯方法实现对模型超参数的快速优化。以基于PROOSIS软件建模的某军用小涵道比涡扇发动机故障仿真数据为例,对6种
基于改进YOLOv5的航空发动机表面
缺陷检测
模型
作者:
李鑫
李香蓉
汪诚
李秋良
李卓越
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
航空发动机
机器视觉
YOLOv5
表面缺陷检测
描述:
针对目前航空发动机表面人工
缺陷检测
效率低的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的
缺陷检测
模型YOLOv5-CE。首先在网络中融合数据增强策略搜索算法,自动为当前数据集搜索最佳的数据增强策略,实现
基于Trans/Attention的飞行区航空器监视数据融合方法
作者:
王兴隆
尹昊
丁俊峰
来源:
北京航空航天大学学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
场面监视雷达
注意力机制
Transformer
数据融合
广播式自动相关监视
描述:
针对飞行区航空器单一监视源存在监视精度低、位置跳变的问题,提出了一种基于Transformer和
注意力机制
的航空器监视数据融合方法。首先利用Transformer的编码器结构分别对各监视源数据进行
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