LSTM网络相关论文
随着信息技术的蓬勃发展,人工智能在不同领域中的应用层出不穷,越来越多的工程师致力于将人工智能技术带到更多的应用场景之中。煤......
滚动轴承是机械传动系统中重要且相对易失效的基础零部件,其保证装备具有良好的运行性能和稳定性,在现代装备中发挥着至关重要的作......
为实现在VR环境下景点的全方面参观，提出一款基于VR技术的景观廊道三维可视化展示方法，以实现在虚拟环境中的景点参观。其中，VR环境下......
管道的安全性能与其焊缝质量密切相关,从家用燃气管道到战略能源管道,焊接缺陷可能会引发管道爆炸,造成严重经济损失甚至人员伤亡......
为了实现基于人体的连续血压检测，同时通过光电容积脉搏波信号获取血压参数，提出了一种新的VMD（Variational Modal Decomposition）-LST......
目的:基于贝叶斯优化方法构建COVID-19疫情的加权长短期记忆（LSTM）多序列预测模型，提高对COVID-19疫情的预测精度。方法:首先，通过引入......
人类历史上曾多次爆发传染病,如霍乱、黑死病、天花病毒等,他们都具有极强的传染性,每次爆发都是人类历史上的一场浩劫。如今,随着......
交叉口作为路网中最关键的组成部分,具有车辆密度大路况复杂的特点,伴随着全国汽车保有量不断翻升,交通拥堵情况和事故发生率逐年......
为了更准确地预测基坑工程领域的复杂时间序列,提出一种以多个监测点的监测数据构成的多维时间序列作为输入的CNN-LSTM的组合神经......
准确的电力负荷预测是开拓电力系统发电和发展领域的一个先决条件,其可靠性足以消除其固有的不规则性、随机性和非平稳性所带来的......
为了提升地震作用下建筑结构时程响应预测的效率，采用深度学习技术，建立一种基于长短时记忆网络的SeisNet模型，以实现对建筑结构中大......
建立准确的地震模拟振动台系统模型是开展系统分析和算法优化的必要条件。文中通过白噪声试验辨识得到某振动台的单轴闭环传递函数......
1针对识别配电网故障原因，目前的“人工巡线”方法，不仅耗费大量的人力物力资源，而且延长了停电时间。因此，提出一种基于数据驱动的配......
在脑电图（EEG）信号采集过程中,EEG信号极易会受到来自实验设备和参与者自身产生的伪迹（如眼电、肌电、心电）的影响。在许多情况下,这些......
深度学习技术作为人工智能领域的研究方向,近些年受到了各界的关注并在各种领域内都取得了广泛的应用,而利用深度学习技术构建神经......
随着网络技术的发展,网络环境的日趋复杂化,使得网络安全问题日益突出,网络攻击的复杂度、隐蔽性不断提高,给国家社会造成了大量的......
文中基于神经网络理论,选用LSTM神经网络模型,采用tensorflow深度学习框架进行语音通信信号的特征分类研究,并详细说明实现过程中......
当前,随着经济和科技水平的不断发展,汽车开始走入千家万户,但随之而来的交通安全、交通拥堵等问题却在不断困扰着我们,而自动驾驶......
随着监控/摄像头覆盖率的不断提升,人们可以越来越方便快捷的获得大量的视频信息,比如课堂视频,小区门岗监控等。传统的依靠人工进......
基于北部湾单站位浮标采集数据，提出一种基于长短期记忆网络（LSTM）和残差网络（ResNet）相融合的网络模型，将研究结果运用到短时波高预测中......
鉴于山洪突发性强、历时短、陡涨陡落等致使在模拟预报过程中具有较大难度和不确定性问题,构建了基于深度学习的LSTM网络模型进行......
基于组合预测方法的研究思路,在LSTM神经网络的基础上,引入强化学习思想,采用简化的Inception网络结构,构造成隐藏状态矩阵,实现LS......
共享单车系统日益普及,积累了海量的出行轨迹数据.在共享单车系统中,用户的借车和还车行为是随机的,且受天气、时间等动态因素影响......
结合高频电信号采集器、网络传输平台等硬件设备搭建了非侵入式电信号采集装置,该装置可屏蔽各类噪声从而实现高频率电信号采集,并......
行人是道路交通中的易受伤害群体,因此预测行人的社会交互和行为轨迹对于人工智能平台如智能汽车或者无人车来说至关重要。但是,行......
为提高噪声环境下说话人识别系统的抗噪性能,提出一种基于MRACC特征和LSTM网络的鲁棒说话人识别方法.首先采用一种动态调整参数的......
智能汽车作为缓解当前交通压力的重要方式,凭借事故率低,能源消耗少,驾驶舒适性高等优点,逐渐成为高校与企业的研究热点。随着智能......
城市道路交通堵塞及事故的频发,给市民的交通出行和社会生产带来极大的困扰,尽管诸多的城市管理者对解决当前问题做了很多不同的尝......
手足口病是一种常见传染病,由多种肠道病原体引起,在我国流行日趋严重。它的发病有着明显的地域性和季节性,先前的研究已经报道了......
新闻行业及短评文章需要大量标题型摘要,不仅对新闻编辑人才提出需求,还在很大程度上影响受众的用户体验,限制新闻媒体行业智能化......
为有效提取触电故障特征,实现从剩余电流中分离出触电电流,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与长......
家庭用电是能源市场的一个重要组成部分,预测家庭用电需求能够实现智能供电,可以有效地提高供给率,但目前预测方法大多效果不佳.针......
随着信息技术的飞速增长,网络全球化给人们带来的好处也愈加丰富,大量的英文文本携带着众多重要信息出现在种类繁多的资源当中,这......
在智慧工厂的柔性生产线中,智能机器人需要承担搬运作业的任务。这要求机器人拥有更强的感知能力和灵活的行动能力。因此带有感知......
台风引起的风暴潮灾害每年在世界沿海地区造成大量的经济损失和人员伤亡,因此获取精准且实时的台风预测信息,为防灾部门的预警预测......
滚动轴承作为旋转机械设备的基础部件,其运行状态对设备至关重要,滚动轴承的好坏将直接影响机械设备的运行。在这种背景下,对机械......
浮动单车的准确预测是合理投放与规范停放管理的关键.文中以北京市浮动单车为研究对象,从原始数据中筛选出地理位置上均匀分布的虚......
针对传统单一特征模型难以充分提取时间特征导致的模型预测准确率低的问题,研究在深度学习的基础上,提出一种基于注意力机制的动态......
目的:为了提高患者在康复训练中的主动性,提升下肢康复外骨骼的训练效果,提出一种基于深度置信网络(deep belief network,DBN)的下......
本文讨论了基于Word2vec和长短期记忆(LSTM)网络的维吾尔短文本分类技术.使用基于词-词素平行语料的稳健词素切分和词干提取方法,......
提出一种基于Attention-ResNet-LSTM网络的中期负荷预测模型.将Attention机制引入LSTM模型,赋予不同的权重于特征向量,加入ResNet......
针对鼠笼电机在时变转速状态下运行时破坏了电机电流信号特征分析(Motor Current Signature Analysis,MC-SA)的使用条件,使MCSA方......
旋转机械运行环境恶劣,振动信号易受外界干扰,因此实现振动状态的异常检测较为困难.神经网络技术能够从大量的振动数据中自动提取......
