【摘 要】
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针对航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,其中包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测精准度较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同的路径提取特征:(1)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;(2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,采用注意力机制处理得到的特征;(3)使用注意力机制处理原始数据,将加权特征
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针对航空发动机剩余使用寿命(RUL)预测方法没有同时加权不同时间步下的数据,其中包括原始数据和所提取的特征,导致RUL预测精准度较低的问题,提出了一种基于优化混合模型的RUL预测方法。首先,选用三种不同的路径提取特征:(1)将原始数据的均值和趋势系数输入至全连接网络;(2)将原始数据输入双向长短期记忆(Bi-LSTM)网络,采用注意力机制处理得到的特征;(3)使用注意力机制处理原始数据,将加权特征输入至卷积神经网络(CNN)和Bi-LSTM中;然后,采用融合多路径特征预测的思想,将上述提取特征融合后
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卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)被广泛用于图像分类任务中。大多数现有的CNN模型都按照N路分类器的形式训练。然而,不同类别之间总存在差异性限制了N路分类器的分类能力。为了解决上述问题,提出的神经网络模型将混淆树结构CT(Confusion Tree)和CNN模型结合,设计了性能更强的基于混淆树的卷积神经网络模型CT-CNN(Confusion Tree
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随着城市化推进,夏季暴雨频发导致的城市内涝现象愈发严重,为保障人身安全和财产安全,以北京市主城区为研究区域,基于晴天获取的Sentinel-1雷达遥感影像和Sentinel-2光学遥感影像得到融合影像,进而比较、分析融合影像与暴雨期间获取的Sentinel-1雷达影像面向对象分类结果,揭示暴雨积水分布图,探讨城市内涝的潜在区域性危害。结果表明,此方法以较高精度提取水体,可用于监测一定时间内的暴雨积
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