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根据【检索词:N)模型】搜索到相关结果 2595 条
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基于粗糙集理论及灰色关联分析模型的我国民航发展水平综合评价
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作者:
刘光才
赖汪湾
来源:
数学的实践与认识
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
灰色关联分析模型
民航发展指数评价
小康社会贡献
粗糙集理论
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描述:
地反映各指标对民航发展水平的影响程度,然后基于多级灰色关联分析计算2001年至2015年的我国民航发展综合指数,从得到的结果发现,我国民航发展总体呈现波动上升的趋势,从较低水平逐步转向较高水平,并正在向高发展水平逼近,但我国民航各方面的发展水平并不协调,存在一定的差异.
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基于Super-SBM模型的我国航空运输企业运营效率评价
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作者:
邹嘉唯
徐月芳
来源:
现代商业
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
Super
SBM模型
航空运输企业
运营效率
松弛性问题
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描述:
,首先基于CCR模型和SBM模型对航空公司效率进行初步评价,得出我国航空公司的投入、产出变量存在很大的松弛性问题。其次,基于Super-SBM模型对2008年至2015年我国20家航空公司的运营效率逐
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临空产业竞争力的修正“钻石模型”分析——以郑州航空港经济综合实验区为例
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作者:
王秋彬
来源:
当代经济
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
钻石模型
郑州航空港经济综合实验
产业竞争力
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描述:
本文借鉴迈克尔·波特"钻石模型"理论思想,运用修正的"钻石模型"理论,从市场需求、技术与研发能力等六个方面,深入剖析郑州航空港经济综合实验区临空产业发展竞争优势及存在的问题,最后给出了提升郑州航空港经济综合实验区临空产业竞争力的政策措施。
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基于模型参数辨识的航空发动机风扇叶片裂纹故障诊断
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作者:
张帅
来源:
航空发动机
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
叶片裂纹
遗传算法
航空发动机
阻尼
故障诊断
参数辨识
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描述:
。通过风扇转子叶片阻尼系统及裂纹故障特征理论分析发现,裂纹叶片的模态质量和模态刚度变化会使叶片阻尼比发生明显变化。采用基于遗传算法的模型参数辨识方法辨识风扇叶片应变响应函数,进而获取风扇叶片阻尼比
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基于熵权/TOPSIS模型的航空运输业上市公司财务绩效分析
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作者:
徐洋
来源:
物流科技
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
熵权法
财务绩效
航空物流
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描述:
近年来,在我国制造业转型升级、跨境电商蓬勃发展的背景下,航空运输业在物流供应链中的重要性愈发凸显出来。然而,面对经济下行的冲击,行业内企业的经营状况却呈现出截然不同的局面。文章选取我国12家
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基于多尺度融合预测模型的航空发动机剩余寿命预测
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作者:
刘纳川
郭建胜
张晓丰
余稼洋
解涛
来源:
兵器装备工程学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
静态协变量编码器
分位数
剩余寿命
LSTM神经网络
多头注意力机制
门控残差机制
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描述:
方法利用静态协变量编码网络(SCCN)和变量选择网络(VSN)针对输入数据类型进行特征选择,将SCCN生成的静态协变量连接到模型的不同位置,以提升模型捕捉不同尺度时间特征的能力,并融入门控残差机制构建模型
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在红寺堡放飞“航天梦” 2023年全国航空航天模型锦标赛举行
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作者:
钟培源
郭涛
来源:
宁夏画报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
锦标赛
红寺堡
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描述:
、自治区、直辖市的200支代表队,1505名运动员参赛。其中全国青少年航空航天模型锦标赛设个人项目、单项团体赛44项,女子赛11项,参赛人数1500人;全国航空航天模型锦标赛设个人项目17项,综合团体2类7项,女子赛16项,参赛人数约230人。
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基于Siamese/BERT/wwm模型的航空安全事故因果事件的同指消解
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作者:
王红
王阳
吴浩正
来源:
计算机应用与软件
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
同指消解
航空安全事故
因果事件
BERT/wwm
孪生神经网络
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描述:
针对航空安全事故因果事件的抽取结果复杂难以快速确定事故发展过程的问题,提出一种将孪生神经网络(Siamese Network)与BERT/wwm模型相结合的因果事件同指消解方法。该方法在孪生神经网络
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基于STIRPAT改进模型的民航碳排放预测研究
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作者:
屈仁春
陈萍秀
来源:
成都航空职业技术学院学报
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
民航
偏最小二乘回归
碳排放
STIRPAT
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描述:
基于机理分析,综合灰色关联度和相关系数,确定了影响我国民航碳排放的主要指标,以2000—2019年的指标数据为样本,利用偏最小二乘回归方法构建了民航碳排放预测的STIRPAT改进模型,参考《“十四五
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基于Bi/GRU模型的航空发动机外部液压管路故障诊断研究
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作者:
黄续芳
赵平
冯铃
张丽
来源:
机床与液压
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
液压管路
故障诊断
深度学习
Bi/GRU模型
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描述:
,基于同一含噪声的液压管路振动实测数据,输入到Bi/GRU、GRU、RNN、SVM、BPNN等5种故障诊断模型中进行训练。最后,为了进一步展示Bi/GRU模型对于航空液压管路不同故障类型特征的学习能力