双向长短期记忆神经网络相关论文
在金融市场波动和国际化资本流动日益加剧的情况下,预测的准确性和稳健性是金融决策的关键因素。长期以来,对股票价格指数的预测一......
识别线上消费者群体评论的情感倾向，有助于优化平台推荐算法及提升服务质量，如何有效识别消费者情感倾向，是一个热门的研究选题。本文......
由于太阳能和天气变量的随机性和不稳定性,光伏发电具有很高的不确定性,准确的光伏发电功率预测对于光伏电站的短期调度和发电计划......
精确的短期光伏功率区间概率预测可以有效量化光伏功率预测的不确定性，对于新型电力系统运行调度避险至关重要。为了提高模型预测性......
股票市场不仅受众多因素的影响,且影响因素间也存在复杂的非线性动态交互关系,使得时间序列数据成为一个具有序列相关性、非平稳性......
针对高速公路短时交通流预测问题,从数据驱动视角出发提出考虑注意力机制的双向长短时记忆神经网络（Attention Bi-directional Long......
随着电动汽车数量逐渐增多，电动汽车接入电网会给电网运行控制带来困难。同时，以新能源为主体的新型电力系统面临功率平衡挑战。基于......
低能见度天气是高速公路交通中最严重的气象灾害之一,对国民经济和社会生活产生着较大的威胁。关于无锡地区低能见度天气的发生特......
企业名称通常是字词进行复杂组合后的一个短文本,对这类实体的识别不同于其他中文语句,其具有长度较短、语义表达丰富、实体并列等......
互联网的迅速发展,使得微博、Facebook等为代表的自媒体逐渐流行起来,成为用户抒发情感和表达个人观点的热门社交平台。这使得大量......
测井曲线反映地层岩性、地层特征,如何进行测井曲线预测、修补具有重要的应用价值。然而,目前测井曲线预测与修补方法都是直接使用......
随着互联网技术的快速发展,网络数据量也不断增长,随之产生了更多类型的网络攻击。面对规模庞大的网络流量特征信息,传统的基于机......
为了解决中文电子病历文本分类的高维稀疏性、算法模型收敛速度较慢、分类效果不佳等问题,提出了一种基于注意力机制结合CNN-BiLST......
为了降低不稳定因素对现代复杂的电力系统暂态评估的影响,在基于模糊领域单参数粗糙集和注意力机制的双向长短期记忆(Rs-Bi-LSTM-A......
锂离子电池作为一种高效的储能元件,被广泛应用到生产生活的各个领域,其健康状态事关系统的安全性,受到越来越多的重视.基于粒子群......
飞机起落架液压收放系统故障程度正确诊断可帮助飞行员及时采取行动应对不同程度的故障,避免人员和财产受到损失.针对飞机起落架液......
旅游评价情感分析对了解游客偏好具有重要意义,然而现有的旅游评价情感分析模型较少突出游客情感描述的核心内容.为了更加精确地分......
期刊
氨基酸变异常常会影响蛋白质的结构和功能,进而导致疾病.当前,研究者们已经提出了一些基于计算的方法来预测氨基酸变异致病性.该文......
自动调制分类（Automatic Modulation Classification,AMC）是信号解调前一个复杂且重要的技术,它在军事领域和民用领域都有广泛的应用......
车载总线技术作为汽车通信技术的基础,广泛应用于汽车电子单元通信。随着现代汽车的智能化发展,车载娱乐系统和高级驾驶辅助系统（AD......
随着大型装备日趋复杂化、精密化和专业化,工业界对智能服务技术的需求更加迫切。涡扇发动机作为设计结构复杂、可靠性要求高的关......
潮汐电站的优化运行需要进行潮位预测。针对传统调和分析方法不能有效处理潮位非线性和非平稳的特性的问题,提出一种CNN-BiLSTM的......
短期负荷预测在电力系统运行和调度中起着重要作用,为了更好地提取数据中蕴含的有效信息,提升短期负荷预测精度,本文引入Seq2seq算......
期刊
急性下壁心肌梗死是一种病发急、进展快、致死率高的心脏疾病,该文提出一种新颖的基于形态特征提取的BiLSTM神经网络分类的急性下......
期刊
针对传统预测模型只关注时间因素的不足,提出一种引入天气因素同时考虑日期属性的预测模型。首先通过显著性检验确定天气因素与客......
随着信息技术的不断发展,传统的人工运维方式已经难以满足企业日益增长和不断复杂化的业务需求,自动化运维技术可以较好地解决此问......
心血管疾病在中国及全世界的患病人数逐年增加。心血管疾病发作前有相应的心律失常,或者心律失常作为心血管疾病的并发症,因此心律......
表面肌电图(sEMG)主要用于记录肌肉的电活动,现已被广泛应用于假手的控制.现在用于sEMG模式识别的深度学习算法主要是卷积神经网络......
期刊
图像描述即向计算机输入图片,计算机生成对应描述图片内容的文本句子的过程。图像描述在现实中有着广泛的应用,例如航天、教育、自......
情感识别是一项具有挑战性的任务,因为人的情感表达方式是微妙而且复杂的。近年来人类在情感识别方面取得了较大的进步,但是依然无......
随着移动终端得到广泛普及,已成为人们生活必需品。由于Android系统的开源性和潜在的巨大经济利益,使得Android移动设备成为了许多......
学位
针对在线医疗社区问答文本复杂程度高、结构化程度低的特点,结合卷积神经网络(CNN)和双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)两种深度学习......
文本情感分析,又称为情绪分析或者观点挖掘,研究目标是从文本中挖掘人们对于实体及其属性所表达的观点和情感.针对电商评论数据的......
介绍一种基于双向长短期记忆神经网络(Bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)的岩相预测方法,综合利用测井和地震数据进......
针对区块链技术存在智能合约服务困难问题,提出基于注意力机制和双向长短期记忆神经网络的智能合约分类。运用Bi-LSTM网络从智能合......
命名实体识别是自然语言处理中的一项基础性关键任务,基于电子病历命名实体识别是临床决策支持和医疗知识图谱构建等任务的基础。......
风能具有较强的波动性和随机性,造成了现有风电功率预测方法的误差较大,严重影响了电力系统的安全稳定性。针对上述问题,文章提出......
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)已经被证明在文本情感分析中是有效的文本表示模型。然而,CNN只考虑连续词之间的局部信息,......
在数字化技术迅猛发展的今天,一些涉及企业与政府的敏感信息文件经常因为窃泄密等原因在网络上出现,这些文件的泄露往往会给政府或......
受电离层变化影响,短波通信频率如何实现优选一直是影响短波通信效果的关键。针对目前短波频率预测方法在远程通信中出现的预测精......
词法分析是自然语言处理领域中一项重要的基础任务。词法分析任务由中文分词和词性标注这两个基本任务组成。分词是一种将中文字串......
学位
滚动轴承是重要的机械标准件,在机器中被大量使用,但轴承本身易出故障且比不易排查,预估轴承剩余使用寿命,能够提前对轴承开展有效......
风速预测对于风电机组稳定运行,提高电力系统稳定性有着重要的意义。针对风速序列具有随机性、波动性大的特点,提出一种基于分解组......
针对现有卷积神经网络方法下调制识别时间较长、网络较复杂等问题,将卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与双向长短......
在大数据时代,人们在电商平台、电影社区平台、讨论平台等区域留下了大量的带有的信息,文本作为这些数据最常见的载体,如果能利用......
售电量预测的精度决定了售电公司的运营收益。传统售电量预测方法存在未计及偏差电量考核机制的差异、缺少时序相关性与长程依赖性......
准确预测涡扇发动机的剩余使用寿命,对于合理制定维护策略,降低维护成本具有重要意义。针对发动机状态监测数据样本量大、维度高的......
当前Android系统恶意应用程序数量增长迅猛,然而传统检测系统无法对其进行快速有效检测,移动终端安全性面临严重威胁。提出一种将......
文本情感分析,又称为情绪分析或者观点挖掘,研究目标是从文本中挖掘人们对于实体及其属性所表达的观点和情感.针对电商评论数据的......
风功率的准确预测对电力系统的规划、调度运行等方面均具有重要意义。该文以风功率预测误差最小为目标,提出了一种基于双向长短期......
