循环神经网络相关论文
工业互联网作为新工业革命的重要基石,在推动制造业生产方式和企业组织模式朝数字化、智能化方向发展的同时,也使原本孤立的工控系......
为解决Tor网站指纹识别技术在开放世界准确率低及概念漂移问题，文章提出一种基于MHA与SDAE的网站指纹识别模型—MHA-SDAE-GRU。首先......
基于传统循环神经网络的加密流量分类方法普遍存在并行性较差、模型运行效率较低等问题。为实现加密流量的快速准确分类，提出一种基......
从功能磁共振成像（Functional magnetic resonance imaging,f MRI）数据及其脑功能连接网络中提取有效特征能够为深入理解人脑运行机......
随着中国科技的高速发展,多智能体系统已在工业、军事、救援等方面发挥着重要作用,而有效的路径规划,是各类多智能体系统高效作业......
本文介绍了文本分类的发展历史和文本预处理的方法，并通过构建卷积神经网络模型和循环神经网络模型，对预处理后的影像报告进行文本分......
联合国推动的智慧可持续城市、中国2014年城市建设规划和近年的双碳战略都不约而同的强调了绿色技术的创新应用。其中非侵入式负荷......
主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐，因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端，这会造成隐私泄露的隐患。......
随着现代控制理论的发展,神经网络逐渐被用来预测流程工业控制数据的变化趋势,然而由于网络模型黑盒化且该数据具有时间跨度长、参......
交通情况如今受到越来越广泛的关注,交通指数的预测是交通流预测中具有代表性的任务之一。当前的交通预测更多的侧重于道路级别的......
阐述自然语言处理技术，基于人工智能的自然语言处理深度学习模式，包括前馈神经网络、网络向量、循环神经网络，探讨深度学习在自然语言......
为响应国家节能减碳策略，加强建筑用能的监测，该研究设计出大型建筑用能监测系统，通过系统感知层采集建筑的用能数据，系统进行统计分析......
在铁路货运日常运营中,货运装车和卸车作业是重要业务环节,预测不同时间粒度下的装车量和卸车量对掌握铁路货运工作的基本情况和变......
在生物、神经心理学等许多学科领域中,一个基础性的研究问题是发现事物潜在的因果关系。揭示复杂系统中的因果关系有助于认识系统......
某水电工程测区受地形复杂、植被覆盖率高等因素的影响，水准测量实施困难，采用循环神经网络RNN、反向传播BP神经网络和径向基函数RBF......
在使用传统深度学习进行病理学图像分类时,研究人员经常会因为需要对病理学图像进行大量标记而耗费大量时间和人力。为了降低标记......
恶意面部篡改对社会安全和稳定存在负面影响，对面部篡改后的视频图像进行准确的检测是一个十分重要的课题。为了解决视频篡改检测模......
为进一步提高农产品供需过程模拟与估算精度，本研究以自1980年以来国家级和省级的大量农业数据作为样本，充分考虑农产品品种、时间、......
传统的音乐转录研究中还没有能够在一个音符的时值上给出一个完整的估计，采用一种特殊的网络结构面积与卷积循环神经网络的端到端识......
在智能手机时代,摄像头的自动对焦功能是智能手机获取清晰图像或视频的关键。SMA马达是一种应用了形状记忆合金（Shape Memory Alloy......
近年来，基于深度学习和振动分析的轴承故障诊断研究发展迅速，逐渐取代了人工提取特征和基于机器学习的传统方法。针对轴承故障诊断中......
水资源是社会经济可持续发展的重要保障,探究水文时间序列的变化规律是水资源及水文科学领域关键的科学问题,在水资源规划管理、水......
针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助St......
面向心脏疾病计算机辅助诊断，本文提出一种基于一维卷积神经网络和循环神经网络混合深度学习结构的心音分析方法 .本结构首先利用卷......
针对目前交通流预测精度不高的问题，提出了一种时空注意力Bi-LSTM的短时交通流预测模型。结合交通流的时空特性，将交通流序列构成时......
为了最大程度保留有价值信息，提升企业对物料采购价格需求挖掘能力，降低挖掘误差，提出基于循环神经网络的物料采购需求智能化挖掘方法......
现有的通信基站流量调节方法多基于单向神经网络预测调配，边缘信息的缺失导致精度不高。为解决此问题，提出一种基于双向门控循环单元......
针对大规模复杂数据集的入侵检测问题，本文设计了一种融合门控循环单元（Gated Recurrent Units,GRU）的循环神经网络模型。循环神经网......
语音作为人类日常生活交流的主要形式,声音清晰、语义完整是人们进行有效沟通的前提。但是,现实世界中往往充斥着各种各样的噪声:......
随着时代的发展和社会的进步,越来越多的人们开始体验到科技带来的福祉,但随之而来的是信息过载。互联网用户难以在复杂的数据环境......
飞机起落架液压收放系统对与飞机着陆的安全有重大影响。传统飞机起落架液压收放系统的故障诊断方法存在过于依赖人工经验的问题,......
随着军事任务的多样性和火力成分的多元化，高效火力运用的难度逐渐增加。针对步兵战车火力运用智能辅助决策问题，围绕步兵战车分队火......
本文将统计学中常用的LASSO（Least absolute shrinkage and selection operator）回归模型与深度学习中流行的神经网络模型相结合。利......
伴随着计算机技术的快速发展,机器学习等新兴算法正在被越来越多地运用于预测隧道掘进引发的地面最大沉降。在隧道施工过程中,由盾......
分析客运站历史客流数据并进行客流量预测，可以帮助客运人员掌握车站客运调度情况，应对客流突发事件等，对旅客运输组织的优化极为重要......
传统神经网络模型无法有效提取信号时序特征。为充分利用光伏阵列信号的时序相关性特征、增强神经网络模型对数据的挖掘能力、更好......
近些年来，股票渐渐进入我们的视野，由于股票的跳动幅度不稳定，经常会因为国家社会的政策而发生很大的跳动，这也使得股民在股市中实现投......
为快速、准确地掌握列车的运行状态及未来的运行趋势，需要对列车运行晚点预测方法进行深入研究。文章根据对北京—上海高速铁路（简称......
金融时间序列是一种特殊的高噪声动态时间序列,呈现出离散和不平稳的复杂特征。针对此类数据进行分析、预测和控制是人工智能时代......
随着人类社会进入互联网时代,人们生活的方方面面都与网络密切相关。截止至2021年6月,我国网民人数已达到10.11亿。在如今数据量庞......
人体行为识别是当前计算机视觉领域的热门研究方向之一,在视频监控、人机交互、运动分析等多个领域有着广泛的应用前景与经济价值......
实时以太网技术以低成本、高速率的优势,在地铁通信网络中得到的应用越来越广泛。然而以太网的开放性同时增加了网络受到恶意攻击......
随着全球气候变暖和城市化进程的加快,全球城市洪涝灾害越发频繁,给经济、交通、环境等带来了一定程度的影响,同时也给居民生活带......
雷达技术自问世以来,便在战场上得到广泛应用。雷达有源干扰可以致盲雷达,使干扰方在对战中占据主动地位,采取针对性的抗干扰措施......
功率放大器是保证无线通信系统能够实现完整功能的重要组成部分之一。但由于一些调制技术以及功率放大器工作时所产生的热效应等原......
