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根据【关键词:
YOLO,深度学习,目标检测,叶片凸台,胶囊网络
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关键词
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：
%的工作点上达到了79.2%的精确率,分类网络的实时性达到平均每张0.972 s,Top-
1
错误率为13%。所提框架在军用机场大尺寸卫星图像中航空器检测识别的具体应用问题上提出了新的解决思路,同时保证了实时性和算法精度。
基于二次分解重构策略的航空客流需求预测
作者：
栗慧琳
李洪涛
李智
来源：
计算机应用
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
二次分解重构
多步预测
深度学习
航空客流需求预测
模型匹配
描述：
、深圳宝安国际机场和海口美兰国际机场的航空客流数据作为研究对象进行了
1
步和多步预测实验，实验结果表明，与一次分解集成模型STL-SAAB相比，所提模型的均方根误差（RMSE）提升了14.98
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