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吴梅; 陈思远; 李超群;
西北工业大学自动化学院;
航空工业航宇救生装备有限公司;
水/废水系统; 故障预测; 神经网络;
机译:使用人工神经网络建模预测供水系统故障
机译:新的研究从西北传感器研究工业大学总结(飞机起落架收缩/扩展系统故障诊断与一维扩张卷积神经网络)
机译:供水研究报告的数据常州大学(多步预测溶解氧在基于随机森林的河流缺失值归责和注意力机制递归神经网络加上)
机译:基于RBF神经网络的飞机二次配电系统故障诊断方法研究
机译:使用人工神经网络的波音737引气系统故障预测。
机译:基于随机森林算法和相似度量的飞机系统故障检测。
机译:这项研究的背景是,在印度尼西亚航空高中Curug Tangerang的文凭III飞机工程学习计划(TPU学习计划)的学习飞机系统故障排除的学生中,无故障性能的表现很差。由于旨在提供学习经验的学习旨在采取正确的步骤对飞机系统进行故障排除而没有模块指导的故障,因此该学习受模拟器准备情况,学生准备情况和模块有效性的因素影响。初步研究表明,成绩不佳的原因是该模块无法指导学生正确无误地进行故障排除。这项研究的目的是确定学习疑难解答的当前状态,设计可以提高无故障性能的学习模块,制定学习步骤,进行无故障性能评估,并分析使用学习模块的影响。使用研究与开发方法论,通过初步研究,模块的计划和准备以及模块的开发和测试三个主要研究阶段,对11个批次III文凭III的56名学生进行了研究,直到发现有效地改善无故障性能的模块。更广泛的试验结果。通过与讲师的访谈,课程文件和模块的学习文件,对学生的问卷调查,学习结果测试和实际观察来进行数据收集。研究结果是一个有效的学习模块,可提高无限制性能,这是通过在有限且较宽的测试中通过统计计算t-计数t-t表显示的结果以及在每个试验阶段的平均值均得到提高而得出的。这一增加表明,新模块内容的开发将通过增加故障排除中子能力的实现,即识别损坏,确定损坏程度,消除损坏以及修理或更换零件,从而对提高无故障性能的实现产生重大而有效的影响。
机译:神经网络和其他飞机系统故障识别和隔离技术;会议文件
机译:多个线性回归-人工神经网络混合模型,用于预测能够形成人工神经网络的纯有机化合物的临界体积,该纯神经化合物可以输出基于整数的基于整数的值的基于分子的临界体积
机译:具有长短期记忆神经网络的系统故障预测手机
机译:使用长短期记忆神经网络的系统故障预测
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