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根据【检索词:航空装备 故障预测 贝叶斯网络 遗传算法 模型推理】搜索到相关结果 41851 条
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基于朴素贝叶斯的航空反潜搜索辅助决策模型
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作者:
秦瑞祥
冯策
来源:
中国电子科学研究院学报
年份:
2016
文献类型 :
期刊
关键词:
搜潜 航空反潜 辅助决策 朴素贝叶斯
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描述:
在分析现代航空反潜搜潜决策过程的基础上,针对航空反潜中的辅助决策问题,提出了基于朴素贝叶斯的辅助决策模型,首先利用条件互信息最大化的特征选择算法筛选出满足假设条件的有效特征,然后采用朴素贝叶斯分类器
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一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
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作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
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描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短
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一种用于航空发动机RUL预测的推理网络模型
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作者:
韩光洁
史国华
缑林峰
徐甜甜
林川
来源:
小型微型计算机系统
年份:
2022
文献类型 :
期刊
关键词:
注意力机制
LSTM网络
航空发动机
寿命预测
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描述:
剩余使用寿命预测对于航空发动机的故障预测和健康管理至关重要.为解决传统长短期记忆网络只利用最后一步学习到的特征进行回归的问题,本文提出了一种基于注意力机制的航空发动机剩余使用寿命预测模型.利用长短
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航空装备故障预测贝叶斯网络建模方法
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作者:
蔡志强
司伟涛
孙树栋
司书宾
来源:
陕西省机械工程学会第十次代表大会暨学术年会
年份:
2016
文献类型 :
会议论文
关键词:
航空装备 故障预测 贝叶斯网络 遗传算法 模型推理
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描述:
本文研究了航空装备故障预测贝叶斯网络(Failure Prediction Bayesian Network,FPBN)模型,详细描述了模型中节点的分类和有向边的确定原则,并给出了故障概率推理方法
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基于神经网络和遗传算法的航空发动机拆换期望值预测
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作者:
宋金光
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
BP算法
航空发动机
遗传算法
BP网络
GA
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描述:
遗传算法及神经网络等智能技术在航空发动机上的应用已越来越为人们所重视.制定航空发动机拆换期望是科学有效地管理发动机的重要手段之一,而影响发动机拆换期望的因素多种多样,并随时变化.因此,该文基于遗传算法及神经网络智能技术对发动机拆换期望值的预测方法进行?
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遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用
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作者:
王志昊
来源:
中国民航大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
有益的补充
航空发动机
搜索速度
状态
搜索方法
诊断方法
系统
基于概率
硕士学位论文
故障模式
发动机故障诊断
机械故障
气路故障
基于遗传算法
因果网络
诊断问题
概率因果模型
诊断模型
行搜索
应用
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描述:
遗传算法在航空发动机故障诊断中的应用
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基于遗传算法的航空发动机神经网络控制
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作者:
包睿
来源:
南京航空航天大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机
遗传算法
数字仿真
PID控制器
神经网络
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描述:
递归神经网络的航空发动机自适应控制系统。采用递归神经网络辨识发动机模型,采用自适应算法对神经网络权值进行在线调整,并在飞行包线内各工作点对控制系统进行了仿真。设计了基于遗传算法的发动机PID控制器,用
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航空公司安全评估与审计系统:模糊推理模型
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作者:
李冬宾
来源:
中国民用航空学院
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
安全评估
安全审计
模糊推理
航空公司
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描述:
本文讨论了安全评估的理论和安全审计的概念,设计了航空公司安全评估与审计的模糊推理模型,作为作者的硕士论文的主要成果。近年来,由于航空运输量的增长,安全问题越来越引起了民航界的重视,吸引了众多研究者的兴趣。航空公司安全评估与审计系统与传统的评估系统
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基于改进遗传算法的航空发动机故障诊断专家系统
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作者:
李恺钦
来源:
南昌航空大学
年份:
2016
文献类型 :
学位论文
关键词:
航空发动机 故障诊断 遗传算法 专家系统 VB MATLAB
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描述:
。这些情况体现出了航空发动机故障诊断的重要性。在推理速度慢和先验知识少的情况下,通过使用遗传算法,帮助航空发动机故障诊断专家系统进行推理和自学习,解决了知识获取的问题,并且证明是有效的。 1)在参考
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基于多模型融合的航空电子产品故障预测方法
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作者:
文佳
梁天辰
陈擎宙
钱东
来源:
电讯技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
长短期记忆(LSTM)神经网络
数据驱动
航空电子产品
多模型融合
故障预测
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描述:
针对复杂机载环境应力条件下航空电子产品故障预测所面临的退化趋势差异大、训练数据样本量小等问题,提出了一种改进长短期记忆(Long Short/Term Memory, LSTM)神经网络模型与集成