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- 基于深度强化学习的三维超声标准面自动定位
- 作者： 窦浩然 来源： 深圳大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 循环神经网络 深度强化学习 深度学习 胎儿标准面定位
- 描述： 基于深度强化学习的三维超声标准面自动定位
- 基于深度学习的航空发动机性能预测
- 作者： 王福洋 来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 性能预测 航空发动机 剩余寿命 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机性能预测
- 基于深度学习的直升机航空大地电磁数据反演研究
- 作者： 曹飞翔 来源： 河南理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 卷积神经网络 直升机航空大地电磁 深度学习 倾子
- 描述： 基于深度学习的直升机航空大地电磁数据反演研究
- 基于CenterNet的航空遥感图像目标检测
- 作者： 杨曦中 高冠鸿 熊智 张玲 来源： 航空电子技术 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 目标检测 深度学习 神经网络 CenterNet
- 描述： 为实现高精度的航空图像目标检测，将Anchor free的目标检测算法CenterNet应用到检测中，同时使用Resnet50主干网络，并引入CIoU损失替代原有损失函数对网络模型做出了改进。改进后的算法在RSOD与DIOR数据集上进行测试，结果显示在保证网络轻量化的前提下检测精度有明显的提高，证明了算法在航空目标检测方面的可行性与准确性。
- 基于深度学习的航空器场面轨迹预测
- 作者： 李雪 何元清 胡耀 来源： 现代计算机 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 长短期记忆网络 深度学习 轨迹预测
- 描述： 轨迹预测研究是安全高效控制场面滑行的重要基础，在路由规划，风险预警，航班次序，重要节点的时间安排等都能起到重要作用。利用深度学习中循环神经网络的长期记忆性特点，对航空器场面历史数据进行分析和预处理，设定网络模型参数，构建轨迹预测模型，提出了一种基于深度学习的航空器场面滑行轨迹预测方法。结合场面航空器运动状态的变化，改进长短期记忆网络的隐藏层结构，实现对航空器场面轨迹的中期预测。
- 通用航空训练飞行发动机数据异常检测初探
- 作者： 王翔 来源： 内燃机与配件 年份： 2022 文献类型 ： 期刊 关键词： 深度学习 训练飞行 异常检测
- 描述： 大型运输机发动机的健康管理研究较为广泛,相对于运输航空,针对通用航空领域以训练飞行为主的小型教练机发动机的异常检测技术还不够成熟。训练飞行具有飞行模式固定,起降频次较高,信息数据结构简单的特点,更适合引入深度学习对其进行建模分析。本文归纳了当前主流的几种深度异常检测模型,从原理、计算复杂度和优缺点三个角度进行分析。为通用航空训练飞行的教练机发动机的异常检测研究提供可行的研究思路。
- 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 作者： 谢奇芳 来源： 中国地质大学(北京) 年份： 2019 文献类型 ： 学位论文 关键词： 高分辨率遥感影像 卷积神经网络 深度学习 目标检测
- 描述： 基于深度学习的遥感影像飞机检测方法研究
- 多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法
- 作者： 王兴 张晗 朱家正 林建波 杜朝辉 来源： 振动与冲击 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 多头注意力 航空轴承 故障诊断 深度学习
- 描述： 航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大，导致微弱故障特征往往存在于多子空间中，目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题，提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method, MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取；然后引入多头注意力模块，使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平；最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明，提出的MADM该诊断方法可实现转速为12 000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm~2的航空轴承高精度可靠诊断，且优于目前主流的深度诊断方法。