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根据【检索词:整合性神经肌肉训练】搜索到相关结果 334 条
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基于神经网络自适应动态逆的结冰飞机飞行安全边界保护方法
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作者:
魏扬
徐浩军
薛源
郑无计
李哲
裴彬彬
来源:
航空学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
神经网络自适应动态逆
飞机结冰
安全关键参数
俯仰姿态保持
边界保护
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描述:
考虑到飞机带冰飞行的安全问题,对结冰飞机进行安全边界保护成为一种有效的解决手段。基于神经网络自适应动态逆跟踪性能好、鲁棒性强的优点,提出了以安全关键飞行参数限制值作为神经网络自适应动态逆的输入,获取
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基于灰色神经网络模型的民航安全监管工作优化研究
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作者:
张香瑜
宋真真
朱江
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
监察计划
民航
灰色神经网络
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描述:
运用串联型灰色神经网络组合模型分析了我国某地区管理局9年的机场管理类不安全事件数据,对历年来被监察单位不安全事件、各项监察问题的数量等动态客观数据进行分析。结果表明:监察计划不能只是基于大纲、上一年
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基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测
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作者:
于思璇
王华伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
稀疏自编码
事故征候
风险预测
降噪
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描述:
近年来通用航空发展迅速,由此引发的安全问题日益引起重视。但是由于通用航空器种类繁多,样本之间的差异性较大,传统的统计分析技术在通用航空风险预测方面就显得无能为力。提出一种基于稀疏降噪自编码神经
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基于神经网络自适应动态逆的结冰飞机飞行安全边界保护方法
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作者:
魏扬
徐浩军
薛源
郑无计
李哲
裴彬彬
来源:
航空学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
神经网络自适应动态逆
飞机结冰
安全关键参数
俯仰姿态保持
边界保护
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描述:
考虑到飞机带冰飞行的安全问题,对结冰飞机进行安全边界保护成为一种有效的解决手段。基于神经网络自适应动态逆跟踪性能好、鲁棒性强的优点,提出了以安全关键飞行参数限制值作为神经网络自适应动态逆的输入,获取
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基于灰色神经网络模型的民航安全监管工作优化研究
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作者:
张香瑜
宋真真
朱江
来源:
中国民航飞行学院学报
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
监察计划
民航
灰色神经网络
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描述:
运用串联型灰色神经网络组合模型分析了我国某地区管理局9年的机场管理类不安全事件数据,对历年来被监察单位不安全事件、各项监察问题的数量等动态客观数据进行分析。结果表明:监察计划不能只是基于大纲、上一年
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基于稀疏降噪自编码神经网络的通用航空风险预测
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作者:
于思璇
王华伟
来源:
系统工程与电子技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
稀疏自编码
事故征候
风险预测
降噪
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描述:
近年来通用航空发展迅速,由此引发的安全问题日益引起重视。但是由于通用航空器种类繁多,样本之间的差异性较大,传统的统计分析技术在通用航空风险预测方面就显得无能为力。提出一种基于稀疏降噪自编码神经
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基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
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作者:
薛永亮
陈振林
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
预测
故障率
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描述:
以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下
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基于BP神经网络的民航甚高频故障诊断技术研究
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作者:
刘宏浩
来源:
中国信息化
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
模糊神经系统
模糊神经网络算法
隐含层
甚高频
神经网络工具箱
神经网络
BP
故障矩阵
激活函数
模糊系统
故障诊断技术
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描述:
一、甚高频通信系统VHF通信系统地面台站通常由收发信机、滤波器组以及天线三大模块构成。其中发信机组主要负责对信号进行频率合成,它的核心设备是一个可以输出稳定频率的频率合成器,合成频率受信号调制后,由天线向外发射。相反,天线接收的信号则由接收部分处理,经过放大、滤波等步骤恢复出音频信号。众所周知,航班起飞
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基于PCA优化的神经网络飞机燃油消耗预测方法
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作者:
詹韧
张登成
郑无计
来源:
测控技术
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析法
S检验法
飞机燃油消耗
神经网络
k
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描述:
针对传统方法存在的不足,提出了基于主成分分析法优化的Elman神经网络飞机燃油消耗预测方法。利用主成分分析法降低神经网络输入维数。构建主成分分析与Elman神经网络模型,进行基于飞参数据的实例分析
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基于改进的神经网络对航空发动机故障率预测研究
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作者:
薛永亮
陈振林
来源:
计算机测量与控制
年份:
2019
文献类型 :
期刊
关键词:
BP神经网络
预测
故障率
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描述:
以某俄式发动机为研究对象,根据该发动机故障分布,使用优化后的BP神经网络对该故障率模拟;针对BP神经网络可能陷入局部极小值点的问题,在激励函数中加入模糊参数;与原网络相比,在不同学习速率的条件下
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