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121.
太空台风是极盖区内一种新发现的大尺度亮斑状极光结构,直观表征了地磁平静期的一种堪比磁暴的太阳风能量注入现象,这更新了人们对太阳风–磁层–电离层耦合过程的认识,如何从海量星载极光数据中准确髙效识别出太空台风事件具有重要的科学意义。采用深度学习的方法,通过六种网络模型的对比,最终基于迁移学习和EfficientNetB2网络提出了一种太空台风自动识别方法。在2005-2021年美国国防气象卫星(Defense Meteorological Satellite Program,DMSP)上搭载的紫外光谱成像仪(Special Sensor Ultraviolet Spectrographic Imager,SSUSI)的观测数据中验证了该模型的有效性,识别准确率达到97.7%。研究结果表明,该方法可用于从海量星载极光观测数据中自动识别太空台风事件。 相似文献
122.
逆合成孔径雷达(ISAR)成像目标多为非合作目标,在目标相对运动状态未知情况下的运动补偿是ISAR成像的关键。基于全卷积网络(FCN)具有强大的数据抽象特征挖掘和拟合能力,将FCN用于ISAR自聚焦,提出一种结合迁移学习基于FCN的ISAR自聚焦算法。通过构造大量不同相位误差的仿真数据集并进行训练,使FCN具有相位补偿能力,对不同姿态下仿真以及实测数据进行迁移训练,进一步提升平动相位补偿的能力。实测数据处理结果表明,结合迁移学习基于FCN的自聚焦成像效果优于传统类自聚集算法,验证了所提算法的有效性,相比传统方法更具优越性。 相似文献
123.
在空、天、海等复杂环境下的目标识别任务中,高质量的样本数据往往较少。特别是在干扰对抗环境下,某些特定领域的目标信息获取困难,可靠的标注数据较少。小样本问题对深度学习技术在目标识别任务中的应用提出了新的挑战。迁移学习为小样本不确定环境下的目标识别问题提供了新的研究思路。本文针对小样本目标问题,以机载雷达等空天传感器信息对海面目标识别为例,介绍了迁移学习的主要思路和方法,对迁移学习在海面目标识别问题中的应用现状进展进行了总结;分析和归纳了迁移学习在海面目标识别应用中的主要挑战。最后对可解释性及鲁棒性的海洋目标识别技术需求及未来发展方向进行了展望。 相似文献
124.
在线准确定量诊断飞行器结构疲劳裂纹损伤对于保证结构安全、降低维护费用具有重要意义,为了提升复杂服役条件环境下结构损伤定量化诊断的可靠性,本文提出了一种导波-高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)蒙特卡罗迁移度量的损伤定量化诊断方法。首先建立表征结构不同状态下导波特征概率分布的GMM,再通过大数据随机采样的蒙特卡罗方法计算监测状态GMM相对于基准GMM的迁移距离,该方法在避免了复杂积分计算的同时,能够更准确地计算GMM的迁移距离,实现复杂服役条件下损伤扩展的准确定量化追踪诊断。选取重要飞行器耳片连接结构进行了孔边裂纹监测,有效实现了裂纹定量化监测,结果表明,相比传统的最小匹配迁移距离计算方法,本文提出的方法使裂纹定量化精度提高了29%。 相似文献
125.
航空发动机的健康稳定对于保障飞行器的安全运行具有重要的作用,针对各台发动机建立具备高准确率的智能诊断模型是飞行器稳定运行的关键。现有故障诊断方法在具备故障数据的条件下能取得较好效果,但实际应用中往往因仅含正常数据,无法实现诊断模型的构建。针对该问题,提出一种故障机理与领域自适应混合驱动的机械故障智能迁移诊断方法,该方法首先依据故障机理和源域数据建立旋转机械故障虚拟样本生成模型,再采用目标域正常数据实现生成模型对目标域的自适应,最后通过虚拟样本训练得到目标域故障诊断模型。采用标准数据集和实验室轴承数据对提出方法进行验证,结果表明,提出方法对不同型号轴承诊断时取得88.61%的平均准确率,相比对比方法高41.22%。 相似文献
126.
针对卫星遥感图像场景分类数据集中存在的局部区域特征异常问题,提出一种采用批处理协方差层的神经网络(CovNN)模型进行遥感场景分类的方法。该方法通过计算全输入通道的局部区域均值实现一种3D批处理协方差算法,能够有效消除局部区域均值的影响,从而更好地处理局部光照过强和局部区域存在无关特征的问题。将其应用于存在局部光照异常和局部无关特征问题的卫星采集AID数据集和NWPU RESISC45数据集中,实验表明CovNN在两个数据集上均取得了超过现有卷积神经网络(CNN)的召回率,可有效降低图像局部区域特征异常的不利影响。 相似文献
127.
波音737—300型、400型和500型飞机,分别装用的是由CFM国际发动机公司生产的CFM56—3、—3B和—3C型航空涡轮风扇发动机,就波音737系列飞机而言,目前无论在国际民航界还是在中国民航,都是使用最广泛的优秀机种之一。但在使用过程中,各航空公司有时在加速过程中某台发动机加速缓慢,飞机起飞加速出现偏差的故障反映。由于此故障较普遍,而且诱发的原因很多,不易及时识别和排除,因此本文就此问题作专门的探讨和分析。 相似文献