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根据【关键词:
Circular,损失函数,注意力机制,Transformer,YOLOv5,Smooth,Label,Swin
】搜索到相关结果
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关键词
基于概率稀疏自注意力的航空发动机剩余寿命预测
作者:
王欣
黄佳琪
许雅玺
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
Transformer
深度学习
概率稀疏自注意力
剩余寿命预测
描述:
以实现航空发动机剩余寿命的准确预测。用ProbSparse Self-Attention取代原始Transformer中的常规自
注意力机制
,使得模型更关注时间序列中重要的时间节点,大幅缩减时间维度
基于注意力Seq2Seq模型的终端区航空器航迹预测
作者:
卢婷婷
刘博
李纯柱
来源:
科学技术与工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
终端区
序列到序列框架
航空运输
航迹预测
描述:
%、38.
1
6%和20.57%,同时,上述4种预测时长下所提出方法预测结果的均值和方差最小,表明随着预测时长的增加,模型预测结果的稳定性最好。此外,引入的
注意力机制
与指数衰减采样方法对有效捕捉航迹时间依赖性、提高模型泛化性均具有积极的贡献。
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:
C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加
注意力机制
的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入
注意力机制
的长短期记忆网络降低了
1
7.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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:
C-MAPSS涡扇发动机仿真数据集进行实验,与未加
注意力机制
的长短期记忆网络等多种模型进行对比实验。实验结果表明,提到的Attention-LSTM模型的均方根误差相比较于未引入
注意力机制
的长短期记忆网络降低了
1
7.8%,拟合度提升了3.2%,各项评估指标均也优于其他对比模型。
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