长短时记忆网络相关论文
人工智能的终极目标是让机器具有人类智能,对脑的研究和模拟是实现这一目标的唯一途径。依托生物医学技术呈现大脑的神经活动状态,......
随着电力系统的不断深化更新,我国的电网行业已然迈入快速发展时期,非侵入式负荷监测（Non Intrusive Load Monitoring,NILM）技术作为......
变压器油温是直接反映变压器散热性能的指标，准确预测变压器顶层油温有利于监测其运行情况。通过分析传统变压器顶层油温数学模型，综......
随着制造业向数字化、智能化方向转型升级，基于数据驱动的装备智能运维成为了学术界和工业界研究的潮流。然而，当前剩余寿命预测方法......
针对智能假手指尖力控制精度低的问题，提出了一种基于表面肌电（sEMG）和长短时记忆（LSTM）网络的指尖力预测方法。首先，通过搭建的指尖力预......
袋式除尘器作为控制颗粒污染物排放的重要装置,因其初期投资成本低、操作方便、除尘效率高等优势在工业领域中被广泛应用。本文针......
针对传统故障诊断方法需手动提取特征、特征信息难以充分挖掘导致普适性差和故障诊断率低等问题，提出基于卷积神经网络（convolutiona......
岸桥起升减速箱轴承的健康状况对港口生产安全具有重要意义。针对岸桥变工况的工作条件，提出一种起升减速箱轴承的剩余使用寿命（rema......
外骨骼机器人是一种增强人体下肢运动能力的可穿戴设备,融合了传感网络、模式识别、控制系统、信息处理等技术,通过结合人的智力和......
情感在我们的生活中扮演着重要角色,不良的情感可能会导致诸多严重后果,因此识别一个人的情感状态好坏对个人而言有着重要意义,对......
脑-机接口通过对脑电进行编码和解码实现了人脑与外部设备之间的直接交互,对于运动神经受损的患者具有非常重大的意义。脑电信号分......
针对数据中心服务器运行过程中CPU负载变化不能被准确预测的问题，分别建立了整合移动平均自回归模型（ARIMA）和长短时记忆人工神经网络......
为提升传统的冷水机组传感器偏差故障诊断方法的特征提取效果及故障诊断准确率，提出一种基于Inception模块和融合注意力机制（Attenti......
随着人工智能的蓬勃发展，国际上的很多石油公司开始将人工智能的相关理论应用于油气勘探开发和地质数据的处理分析中，从而指导油气田......
针对无人机近距空战的自主决策问题，提出了一种基于近端策略优化（PPO）算法的无人机自主引导方法。针对敌我距离、角度、速度以及任务......
为有效预测河流水质变化趋势，持续改善水环境质量，充分利用水质序列的时序性与多元相关性信息，构建基于灰色关联-长短时记忆网络（GRA-L......
时间序列的多尺度特征包含丰富的类别信息，且这些信息对分类具有不同的重要程度，然而现有的单变量时间序列分类模型通常以固定大小的......
为提高土壤质地分类模型的准确率，本研究采用欧盟统计局的土壤近红外光谱数据来训练模型，实现砂土、壤土、黏壤土和黏土的快速区分。......
锂离子电池的健康状态和剩余寿命预测是当前的研究热点之一。电池作为复杂的电化学系统,其退化机理的研究较为困难。大数据时代,机......
空巢老人的身体条件较差,一旦发生跌倒事件,会导致严重的健康安全问题,因此开发有效的跌倒检测算法,可以及时预警,减少对空巢老人......
为了提高风速预测的准确性，提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解（CEEMDAN）二次分解和长短时记忆（LSTM）网络的风速多步预测方法。该......
期刊
针对基于博弈理论设计应对多枚拦截弹的协同突防控制方案时需要确定博弈对象的问题，提出了一种基于长短时记忆（LSTM）网络的拦截弹攻击......
脑机接口通过对运动想象脑电信号的分类识别，帮助运动神经严重受损的患者实现与外部设备的直接交互。为了提高多分类运动想象脑电信......
近年来,随着人工智能的不断发展,自动驾驶技术正在走向成熟与落地。在此背景下,为了提高自动驾驶汽车规避危险和决策安全的能力,需......
随着移动互联网的蓬勃发展,人们对于基于位置的服务的需求也不断增加。室内定位技术在医院远程看护、资产管理、工业生产等领域具......
针对轴承到达服役时间而依然满足使用条件造成的资源浪费问题，提出了一种基于CNN-LSTM的轴承剩余使用寿命预测方法。选取已完成服役......
为提高电力市场日前电价的预测精度，提出一种基于趋势指标与长短时记忆网络（LSTM）的日前电价预测模型。首先，计算日前电价的随机指标（KD......
城市轨道交通短时客流预测是轨道交通运营企业制定行车和客运组织方案、应急保障预案等的重要决策依据,同时也是发展智慧运输服务......
常用的海上目标行为意图预测方法多是基于经验或单一时刻的运动数据得到航行状态再进行意图预测，忽略了时间序列特征对目标航行状态......
研究针对航空发动机剩余寿命预测中的特征选择问题，提出一种基于特征优选的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，基于长短时记忆网络建......
为了进一步提升心肌梗死的诊断效果，提出一种基于卷积神经网络和长短时记忆网络的心肌梗死检测方法，用于准确地从心电图信号中检测心......
海表温度（SST）是海洋水文的重要参数，准确预测SST对海洋经济发展与极端天气的预防都有重大意义。首先，针对SST序列数据的多噪声特点，采......
全球正处于突发公共安全事件的高发期,每年因此类事件带来的经济损失不可估量。对地铁、车站、机场等公共场所进行安全检查和监控......
为减少疲劳驾驶给道路交通带来的安全隐患，本文以驾驶员人体姿态为研究对象，分析驾驶动作变化与驾驶员疲劳状态之间的联系，提出基于空......
光伏逆变器是光伏发电系统中最重要的系统平衡装置之一,绝缘栅双极型晶体管（Insulate-Gate Bipolar Transistor,IGBT）是光伏逆变器的......
针对船舶摇荡运动的短期极值预报,提出一种融合运动频谱信息的滑动窗口方法提取特征数据,在此基础上构建卷积神经网络（CNN）与长短时......
石油和天然气作为常用的工业能源,在国民经济中占有重要的作用和地位。随着油气生产和消费速度的增长,对其输送设备的可靠性和安全......
为了提高短期负荷预测精度，文中提出一种基于小波分析、粒子群优化（PSO）算法、最小二乘支持向量机（LSSVM）和长短时记忆网络（LSTM）的预测模......
传统的神经网络在时间相关性较强的负荷预测中精度不高。为了有效提高短期电力负荷预测精度，提出了一种基于卷积神经网络CNN和长短......
目前微博已经成为网络舆论传播和挖掘民意的重要平台，为分析疫情事件对网民情绪的影响，科学高效地做好防控宣传和舆情引导工作，为此融......
数控加工中存在刀具几何误差及安装误差、刀具及工件材料性能的随机波动等因素，导致刀具之间的磨损过程与监测信号上存在较大差异的......
航迹预测是保障船舶航行安全、提高海洋交通管制效能、高效搜索海面目标的关键技术.为提高船舶航迹预测精确度,针对航迹特征多维度......
瞬变电磁一维反演方法对初始模型依赖大，对异常体边界反映不清晰，计算速度也难以达到实时化水平.为此，本文开展基于深度学习的瞬变电......
针对配电网施工中违章现象频发导致监管工作中出现的频繁调度问题，提出一种基于双向长短时记忆（Bi-LSTM）和多通道注意力机制的电网施......
大面积高填土一般具有区域地质条件差异性大，工程参数取值变异性大的特点，传统的地面沉降预测方法和以有限元为代表的数值分析方法都......
