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首页> 根据【关键词:QAR数据,卷积神经网络,麻雀搜索算法,航空器着陆跑道占用时间】搜索到相关结果 4 条

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基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别: 作者： 俞汝劼杨贞熊惠霖 来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习目标检测识别航空器检测; 描述： 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1

基于深度卷积神经网络的航空器检测与识别: 作者： 俞汝劼杨贞熊惠霖 来源： 计算机应用 年份： 2017 文献类型： 期刊 关键词： 卷积神经网络 深度学习目标检测识别航空器检测; 描述： 突破,而基于卷积神经网络的航空器目标检测识别算法充分利用了计算硬件的优势,大大缩短了任务耗时。在符合应用场景的自采数据集上进行测试,所提算法目标检测实时性达到平均每张5.765 s,在召回率65.1

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

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

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