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根据【关键词:
QAR数据,稀疏自编码器,深度学习,ELM,ConvLstm
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(1)
中国民航大学学报
(1)
关键词
基于
深度学习
的遥感图像飞机目标检测技术研究
作者:
赵志恒.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
遥感图像
深度学习
目标检测
YOLOv8
飞机目标
描述:
基于
深度学习
的遥感图像飞机目标检测技术研究
基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
作者:
黄少晗.
来源:
中国民用航空飞行学院
年份:
2024
文献类型 :
学位论文
关键词:
注意力机制
飞机蒙皮缺陷
融合神经网络
深度学习
目标检测
描述:
基于融合神经网络的飞机蒙皮缺陷检测的研究
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
作者:
陈琨
李放
冯振宇
陈向明
段龙坤
来源:
交通运输工程学报
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
民用航空
深度学习
轨迹预测
应急撤离
社交隐式模型
描述:
基于社交隐式模型的运输类飞机人员疏散轨迹预测
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
作者:
章丰田
来源:
自动化应用
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
综合服务
智能问答
深度学习
航空物流
智慧航空
描述:
基于
深度学习
的智慧航空物流综合服务智能问答方法
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者:
王振宇
张祥春
严佳
张晓庆
武湛君
来源:
无损检测
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
错漏装
机器视觉
深度学习
无损检测
模板匹配
描述:
飞机装配过程错漏装检测技术研究进展
作者:
秦子轩
张晓东
白广芝
任先聪
来源:
航空发动机
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
剩余可用寿命
深度学习
多头注意力机制
多尺度卷积双向长短期记忆网络
描述:
基于CNN-LSTM混合模型的民航非计划事件分析方法
作者:
王捷
周迪
左洪福
陆扬
来源:
计算机与数字工程
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
长短时记忆神经网络
卷积神经网络
深度学习
民航安全
文本分析
描述:
安全是民航业的核心主题,非计划事件是辨识安全隐患、改善航空安全的重要信息来源。非计划事件的非结构化和数量庞大等特性使得人工分析变得困难且效率低下。为提高非计划事件的分析效率和精度,论文提出了一种基于CNN-LSTM的混合深度神经网络模型,用于民航非计划事件的自动化分析。并与SVM、CNN、LSTM等模型进行比较,在航空公司的事件日志样本数据集上进行训练并做出事件分类结果的判断。实验结果表明,所提出的CNN-LSTM混合模型具有最高的分类准确率,对于不平衡数据样本,具有最稳定的分类性能。
飞机结构健康监测技术发展研究
作者:
刘雪蓉
曹贺
张宝珍
来源:
计测技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
结构预测与健康管理
数字孪生
先进传感器
深度学习
飞机
结构健康监测
描述:
Fighter, JSF)上的典型应用。指出飞机结构健康监测技术正向智能化方向发展;未来需要重点研究传感器网络的智能诊断技术、复杂环境下的SHM技术、基于结构健康监测的健康管理技术、智能材料/结构健康监测技术,并将
深度学习
、数字孪生等前沿技术应用于航空领域,以推动我国飞机结构健康监测技术发展。
基于SW-YOLO模型的航空发动机叶片损伤实时检测
作者:
何宇豪
曹学国
刘信良
蒋浩坤
王静秋
来源:
推进技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
实时检测
叶片损伤
深度学习
目标检测
孔探检测
描述:
较小损伤区域的检测,如烧蚀损伤,平均精度提高了8.
1
%。最后,通过与YOLOv5,Faster R-CNN,SSD模型的对比实验,结果表明SW-YOLO模型的平均精度均值分别提高了7%,6.2%,6.3%,检测速度满足实时检测需求,有利于提高航空发动机孔探检测的自动化和智能化水平。
基于迁移学习和改进Faster-RCNN遥感影像飞机目标检测
作者:
周绍鸿
方新建
刘鑫怡
张潆丹
严盛
来源:
机电工程技术
年份:
2024
文献类型 :
期刊
关键词:
遥感影像
目标检测
RCNN
深度学习
Faster
迁移学习
描述:
ResNet50替代原Faster-RCNN的VGG
1
6特征提取网络,更好地利用深层次的语义信息,在此基础上结合FPN网络,并对原Faster-RCNN的9种锚框增加为
1
5种锚框,通过融合多尺度特征图以
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