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根据【检索词:
通用航空 产业集中度 测算 影响因素
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关键词
基于LS-SVM的
航空
器进场飞行时间预测
作者:
李阳
聂党民
温祥西
来源:
航空计算技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
LS
预计到达时间
RMSE
SVM
飞行时间预测
描述:
航空
器预计到达时刻(ETA)的准确预测是
航空
器进场排序与调配的基础。基于最小二乘支持向量机方法(LS-SVM),对
航空
器进场飞行时间进行预测。通过对历史雷达数据进行收集,建立支持向量训练集,使用
航空
电子系统多核资源并发访问技术的研究
作者:
段海军
郭勇
陈福
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
多核
并发访问
多任务
共享资源
航空电子系统
描述:
航空
电子系统多核、多任务随机访问共享资源引起的资源竞争和原子性违背所导致的系统死锁,这类故障很难被复现。针对
航空
电子系统共享资源访问问题,提出了共享资源的集中访问、统一派遣的方式。系统中有且仅有一个
基于集成学习的
航空
发动机排气温度预测
作者:
易文川
王兴
王翔
唐庆如
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
集成学习
航空发动机
排气温度
神经网络
描述:
准确预测排气温度对预知
航空
发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统
航空
发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的
航空
发动机排气温度预测方法
基于ARMA的
航空
发动机传感器故障诊断及实时验证
作者:
赵万里
郭迎清
杨菁
孙浩
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
ARMA模型
故障诊断
硬件在环平台
实时验证
航空发动机传感器
描述:
提出一种基于时间序列分析的
航空
发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出
航空
发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
航空
电弧故障的组合加权随机森林分类方法
作者:
桑益芹
葛红娟
李静
潘姝越
李煌
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
故障分类
加权随机森林
航空电弧故障
时频域特征
特征价值量
描述:
特征,以类散度作为评价指标得到时频域的特征价值量,结合由随机森林自检测功能得到的特征重要度,构建新的组合权重。在纯阻、阻感、阻容性条件下,以
航空
28 V、270 V直流串联和并联电弧为研究对象,比较所提
基于混沌振子阵列的
航空
发动机早期故障检测方法
作者:
牛伟
郭阳明
王森
成娟
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
信号去噪
航空发动机
混沌振子
早期故障
描述:
航空
发动机作为飞机的动力来源,其性能直接
影响
飞机飞行的安全性和可靠性。针对
航空
发动机在故障出现早期具有背景噪声剧烈、故障信号微弱、多故障特征频率叠加等问题,提出一种互相关去噪与混沌振子阵列扫描融合
基于ARMA的
航空
发动机传感器故障诊断及实时验证
作者:
赵万里
郭迎清
杨菁
孙浩
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
ARMA模型
故障诊断
硬件在环平台
实时验证
航空发动机传感器
描述:
提出一种基于时间序列分析的
航空
发动机传感器故障诊断方法,通过正常数据离线训练得到ARMA模型,然后在线进行实时故障诊断,可以诊断出
航空
发动机传感器可能发生的故障。为了验证故障诊断算法的实时性,搭建
DNN加速器技术发展及
航空
计算系统应用展望
作者:
赵一煊
刘飞阳
高晗
王建生
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
智能计算
深度神经网络
航空电子系统
硬件加速器
描述:
新一代
航空
计算系统将以高性能智能数据处理为核心,能够支撑智能化的图像/雷达目标识别、大数据分析、指控决策、故障自诊断等多种应用场景。深度神经网络硬件加速器是面向人工智能领域专用的硬件加速平台,能够
基于PCA-BP的
航空
发动机大修周期预测方法
作者:
符式峰
贾晓亮
安磊
常笑
来源:
航空计算技术
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
航空发动机
大修周期
BP神经网络
描述:
航空
发动机大修具有
影响
因素
多、
因素
之间耦合关系复杂等特点,针对数据驱动的
航空
发动机大修周期预测,提出基于主成分分析和反向传播神经网络(PCA-BP)的
航空
发动机大修周期预测方法。在分析
影响
航空
基于剪枝和去噪的
航空
发动机故障图像识别与预测
作者:
傅荣春雪
刘君强
冯潇楠
余卓倩
来源:
航空计算技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
YOLO
图像去噪
目标检测
孔探图像
剪枝算法
描述:
人为
因素
的
影响
。因此,实现叶片损伤的自动识别及测量对于减轻劳动强度和提高检测精度都有实际的应用价值。首先选择PRIDnet图像去噪算法对原始孔探图像进行预处理,按照训练精度和训练速度两个指标对传统目标检测
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