双向长短期记忆相关论文
针对锂电池健康状态(SOH)估计与剩余寿命(RUL)预测问题,设计一种基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型的预测方法.首先,提取美......
心房颤动是常见的心律失常疾病。从房颤患者体表心电信号中提取出的房颤信号(f波)对于房颤的研究与临床诊断具有重要价值。为满足......
在传输容量与日俱增的信息化时代,光纤通信技术蓬勃发展,光通信系统也经历了天翻地覆的革新。随着复杂光调制、动态光传输等技术的......
三维点云场景理解的分类与分割任务是分析三维点云数据的基础,广泛应用于自动驾驶、遗迹保护、测绘地理、医学检测等实际应用中。......
针对传统故障诊断方法没有充分利用故障数据的时序特点,提出了一种一维CNN与双向LSTM网络相结合的智能轴承故障诊断方法。构建的深......
随着人工智能技术在电力行业的应用,知识图谱将在电网调度、智能运检、客服问答等领域发挥重要的作用.实体识别是构建电力知识图谱......
案件罪名认定是司法业务的重要环节,尚缺乏有效的智能辅助工具和手段.针对案件定罪的难点问题,提出一种结合张量分解和双向LSTM(Lo......
在包括物联网(Internet of Things,IoT)设备的绝大部分边缘计算应用中,基于互联网应用技术(通常被称为Web技术)开发的应用程序接口......
船舶自动识别系统(automatic identification system,AIS)数据可以反映出船舶的航行状态特征,并且实时精确地预测船舶未来航行轨迹......
为了有效改善现有人脸表情识别模型中存在信息丢失严重、特征信息之间联系不密切的问题,提出一种融合多尺度卷积神经网络(Multi-sc......
针对网络入侵检测准确率偏低而误报率偏高的问题,提出一种融合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆(BiLSTM)网络的网络入侵检测方法......
随着互联网的飞速发展,问答系统为用户提供智能知识服务而受到青睐。本文从金融领域的角度出发,针对用户所提问句的不确定性和多样......
加油时序数据包含加油行为的多维信息,但是指定加油站点数据较为稀疏,现有成熟的数据异常检测算法存在挖掘较多假性异常点以及遗漏......
针对振动信号非平稳、非线性且噪声掩盖信号致使故障信息难以有效提取的特点,提出利用赫斯特指数变化确定小波包降噪分解层的去噪......
目前基于机器学习的恶意软件检测方法其主要思路是通过静态分析和动态分析的方法提取特征,再选择机器学习分类器进行分类模型的训......
由于传统网络入侵检测方法的局限性无法满足当前网络安全需要,为提高网络入侵检测的准确率,引入机器学习算法,提出一种基于BiLSTM(......
使用耳语音的频谱包络来预估正常音的基频特征,这类算法在对正常音基频预测的准确性上存在一定不足,在合成语音自然度方面存在着明......
针对传统的基于机器学习的网络入侵检测技术存在准确率偏低和泛化能力较差的问题,提出一种改进的基于BiLSTM的网络入侵检测方法,融......
作为语言最小独立运行且有意义的单位,将连续型的老挝语划分成词是非常有必要的。提出一种基于双向长短期记忆BLSTM神经网络模型的......
随着文本数据在互联网上的快速增长,海量格式自由的文本简历虽然在工作中给人们带来了便利,但也产生了信息过载的困扰。为了提升非......
随着互联网络时代的到来,信息一体化在当今互联网时代扮演着非常重要的角色,极大地改善了人们的日常生活,同时也给人们的生活带来......
高速公路交通量的预测是管理部门研究的重要内容,为交通控制和诱导提供数据支撑。针对高速公路交通量的预测问题,引入一种新的基于......
