双向长短时记忆网络相关论文
实现“碳达峰、碳中和”已经成为中国重要的战略目标,提高以光伏发电为代表的可再生能源发电比例是推进碳减排的重要途径。近年来......
为了对电力变压器进行更精确的故障诊断，提出一种基于粒子群优化（PSO）双向长短时记忆（Bi-LSTM）网络的变压器故障诊断方法。在5种变压器......
在现代农业发展中,农作物病虫害是制约农业产量和提升农业发展的重要因素,对病虫害的预防和预测成为了越来越多专家和农业工作者关......
随着机动车保有量的增加,交通拥堵问题已呈现出全国化、常态化和严重化趋势,智能交通系统凭借先进的信息采集、传输、加工和应用技......
输电塔在架空输电线路中起着支撑地线、导线以及其他附件的作用,是保证电力顺利传递的枢纽。但由于其长期处于自然灾害频发的户外......
针对现阶段深度睡眠分期模型存在的梯度消失、对时序信息学习能力较弱等问题,提出一种基于双向长短时记忆卷积网络与注意力机制的......
针对传统故障诊断方法无法自适应选择特征以及难以应对负载变动、噪声干扰的问题，提出一种基于注意力机制的端对端故障诊断方法，通过......
滚动轴承作为最常见的旋转机械零部件，其服役状态下产生的振动信号具有典型的周期性特征，为充分发挥轴承振动信号的这一特征，提出一种......
传统数据驱动的方法过度依赖先验知识且特征提取能力不足，从而导致预测精度不高等后果。针对这一问题，提出了一种带有自注意力机制（Se......
天气变化对人类生产生活和社会经济发展有不容忽视的重要影响。近年来观测技术发展迅速,气象数据的规模和维度剧增,更是对气象预测......
针对利用评论与转发信息进行谣言检测存在滞后性的问题，在仅使用谣言文本与谣言类别标识的情况下，提出一种基于情感特征和谣言种类的......
针对滑坡易发性预测建模中滑坡-非滑坡样本可能存在误差、环境因子间非线性关系较复杂且机器学习可解释性未被关注等重要问题，拟提......
网络流量入侵检测技术对主机和平台安全起着重要的作用。目前常采用机器学习和深度学习方法进行网络流量入侵检测，然而相关数据集的......
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......
针对传统光伏功率预测精度不高的问题，提出了一种将卷积神经网络和双向长短时记忆网络结合的预测模型。将光伏电站的气象历史数据归......
伴随着航空技术的发展,航空发动机变得越来越精密,越来越复杂,精准的发动机剩余使用寿命预测（Remaining Useful Life,RUL）的难度变得......
随着社交网络与电子商务的迅速发展,大量的商品评论文本呈井喷式出现。对这些评论文本使用情感分析技术进行挖掘,通过分析消费者对......
为充分利用MOOC上下文信息，精确表示学习者和课程特征，提出一种多特征融合的MOOC推荐模型MFF-MOOCREC。利用文本卷积神经网络和双向......
暴力检测在音视频检测领域具有十分重要的地位,有着重大的研究意义。在安防领域快速检测出暴力行为,有利于减少人员伤害。在体育竞......
大数据时代,为解决信息超载问题,推荐算法在许多领域被广泛应用,发挥了越来越重要的作用。推荐系统使用用户与应用平台的交互记录......
水泥熟料游离氧化钙（fCaO）含量是衡量熟料煅烧质量的重要指标,其精准预测对优化生产具有重要的指导作用。目前,主要采用现场取样离线......
在教育领域,老师通过提问来引发学生的思考,学生通过自我提问来考查自身对知识的掌握情况。但是老师通过知识信息人工生成问题需要......
现今,随着互联网的蓬勃发展,网络上出现的各种安全威胁越来越多,信息泄漏事件的发生愈发的频繁,网页恶意代码检测作为现如今网络安......
随着公共基础建设的不断完善,地铁逐渐成为日常出行工具的首要选择。地铁工程建设包括规划、设计、建设和试运行等多个环节,其中设......
针对目前大多数脑电波情感识别方法存在的依赖手动特征提取等问题,提出一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)......
微博作为最受欢迎的社交网络平台之一,是人们表达观点和情感的重要途径.性格影响人的情感表达方式.针对现有微博情感分析很少考虑......
剩余寿命预测对航空发动机的预防性维修有重要指导作用,是保障飞机安全运行,提高维修保障效率的重要手段.一维卷积神经网络(1-dime......
针对弹幕文本的口语化、网络化、一词多义等特点,提出BERT-wwm-BiLSTM模型以提升情感分类准确率.该模型引入BERT-wwm预训练模型,得......
随着5G时代的到来,数据资源将迎来爆炸式的增长,在自然语言处理方面,激增的主观文本为情感分析提供了充足的语料。传统的人工特征......
风电机组运行工况复杂多变,故障率较高。尽早发现机组故障并及时处理,能够有效减少停机时间,避免重大事故,降低运维成本。风场的监......
为提高中医电子病历的实体抽取精度,针对中医电子病历中语言半白话半文言的特征,基于双向长短时记忆网络、自注意力机制和条件随机......
为了解决传统TF-IDF算法太过依赖词频,未考虑关键词在不同文本的不同分布对其权重影响的问题,提出一种基于信息论的TF-IDF特征选择......
[目的/意义]传统的科技信息文献推荐模型没有充分挖掘科技信息文献以及科研人员的本身特征,因此,文章结合深度学习技术获得健壮的......
针对目前知识图谱(KG)中存在大量关系的缺失,以及在进行关系推理时没有充分考虑两实体间多跳路径中隐含信息的问题,提出了一种融合......
为了充分利用数据间的时序特性,实现对滚动轴承剩余使用寿命(RUL)的精确预测,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和双向长短时记忆网......
电力系统科学研究与生产实践的长期发展,积累了大量的非结构化和半结构化文本。对电力领域文本进行中文实体识别,是其进一步信息抽......
情感在人们日常交流中扮演着重要的角色,丰富的情感有助于说话人表达自己的思想。维度情感可以描述复杂微妙且连续的情感状态,它将......
人的失误是造成电力系统事故的主要原因之一,国家智能电网的发展要求是尽可能降低电网调度运行中人的失误。电网调度员的情绪变化......
心冲击图(Ballistocardiograms,BCG)是一种记录心脏泵血对身体产生的微弱反作用力的非侵入式心脏监测技术。它能够获得包含丰富生......
随着社交平台和电子商务的不断发展,互联网用户呈现爆炸式增长趋势,每天产生海量的文本、音频、图片和视频等数据,而文本信息数据......
随着社交网络的快速发展,产生了大量的社交网络文本数据。社交网络文本的立场分析是针对某一话题所发表的评论,分析其对话题的同意......
