GRU网络相关论文
针对面向Tor暗网的数据采集和信息监控的任务，为了解决爬取重要Web站点中所遇到的验证码自动识别这个技术难点，设计一套结合CNN网络......
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......
针对航空发动机飞行过程数据，结合门控循环单元（GRU）动态网络和深度神经网络（DNN），提出了一种数据驱动的航空发动机故障诊断结构。首先，从......
中国作为粮食需求大国,粮食问题关乎国运民生,科学储粮是粮食产后的重要环节,粮食储藏过程中,虫害、霉变是造成粮食损失的重大安全......
电力负荷预测对电力系统的部署、规划和运行影响重大,但目前各输入特征对电网负荷情况影响的程度不稳定,且递归神经网络捕获负荷数......
随着当今各大汽车公司以及研究机构对深度学习技术的研究不断深入,自动辅助驾驶技术也越来越成熟,目前很多新发售的车辆都搭载了自......
雷达是空间监视、预警防御等系统的重要传感器。雷达能否探测、跟踪感兴趣的目标并识别目标的类别对这些系统具有至关重要的影响。......
生成技术旨在利用合适的算法分析视频结构,从原始的视频数据中筛选出具有代表性的、用户可读的精简摘要。目前基于Seq2Seq模型的视......
随着科技的发展,车载语音交互设备的广泛使用取代了原始电子车载设备的手动控制方式,在很大程度上提高了驾驶员的专注度,保证驾驶......
学位
商用大型飞机飞行数据异常检测存在实时性要求高、检测点多等难点,使用传统时间序列处理软件存在处理时间长等缺点.本文提出基于可......
随着工业化与信息化不断深入融合,传统工业系统正不断向互联网多维控制的方向发展。网络安全态势感知作为一种新的主动的安全防护......
为防止因输电线路故障导致事故影响的范围进一步扩大,提出一种基于改进的长短期记忆网络GRU对电力系统中输电线路的故障在线识别的......
在日益积累的空气质量大数据背景下,面对复杂多变的空气质量状况,文章从数据挖掘技术在空气质量时序数据上的应用角度出发。在时序......
本文研究工作围绕电网中的核心环节电负荷预测展开.在总结分析之前研究学者的研究成果基础上,提出了基于预训练GRU与LightGBM相结......
近来,随着科技事业的迅猛发展,发表在网络上的学术论文越来越多,学术网络系统所容纳的论文数据量也日渐庞大。在现实世界中,有很多......
压电驱动式胰岛素泵是代替糖尿病患者人工注射胰岛素的一种连续微量给药装置,但由于人体的血糖-胰岛素调节模型具有非线性时变性,......
针对多规格热轧带钢精轧段电耗预测中数据质量低、维数高和复杂性强等问题,本文提出一种基于数据增强与自编码GRU网络的精轧电耗预......
为了提高电网故障诊断的效率和准确性,提出一种基于GRU(Gated Recurrent Unit,GRU)网络的单相接地故障诊断模型。南方电网数据验证......
摘要：深度学习应用在日志异常检测领域中，取得了较好的准确率。日志异常检测对实时性的要求很高，这对异常检测模型的运行速度提出了巨......
针对轴承故障诊断中大多现有方法特征提取复杂且诊断方法不是端到端等问题,结合深度学习理论,提出了一种基于Resnet网络(残差网络)......
慢性心率血压疾病是一个世界性的公共卫生问题。在我国,心力衰竭的发病率逐年上升,但是治疗的效果差且成本高;全国约有35%的人群患......
随着互联网技术和多媒体技术的蓬勃发展,视频类媒介方式已经被普遍地应用到人们的生活和工作中。深度学习在计算机视觉领域有巨大......
在规律变化迅速的类似股票的时间序列的预测问题上,传统离线模型无法即时对自身进行调整而导致模型准确度降低,而传统在线模型也会......
为了提高汇率预测精度,本文创新性地将深度学习方法 GRU神经网络应用于欧元汇率预测,进一步通过加入百度指数数据改进预测模型。研......
法律智能目的是给机器赋予阅读理解法律文本与定量分析案例的能力,完成罪名预测、法律条款推荐和刑期预测等具有实际应用需求的任......
水环境中水质参数存在非线性、随机性以及依赖性,传统水质预测模型预测精度及鲁棒性普遍不高,为了优化与提高水质预测模型的预测精......
配电网故障数量的多少直接影响配电网的运行维护与用户的用电体验,目前业界关于配电网故障数量等级预测的研究较少.给出了一种基于......
随着大容量风机并网需求的急速增长,现有电网的安全可靠运行面临着巨大挑战。为解决这个难题,提出一种基于深度学习的风功率预测模......
