长短时记忆相关论文
随着大型旋转机械设备的广泛应用，高速旋转机械的故障诊断得到越来越多的关注。旋转机械的周期旋转特性导致信号间存在很强的时序关......
针对新建光伏发电站原始数据匮乏导致光伏功率预测精度低的问题，提出了一种基于梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络（Wasserstein gener......
近年来,受极端气候和人类活动影响,山丘区局地强降雨频发,山洪灾害问题尤为严重,已成为我国自然灾害中造成人员伤亡的主要灾种,严......
随着智能手机的快速发展，使用智能手机进行室内定位成为近几年的研究热点之一。使用智能手机进行定位时，针对单纯MEMS惯导推算误差发......
分布式光伏（photovoltaic, PV）发电的随机性、间歇性和波动性给电网安全可靠运行带来了巨大的挑战。为了准确预测用户净负荷，同时捕捉......
提出一种基于LSTM混合算法的用户电量数据异常检测模型。首先，提出了一种用于电力数据特征提取的检测器，该检测器通过从样本中提取抽......
针对现有电力负荷预测方法精度比较低的问题，该文提出一种改进深度神经网络的短期电力负荷预测模型。首先通过长短时记忆网络（Long S......
声纹识别利用说话人生物特征的个体差异性,通过声音来识别说话人的身份。声纹具有非接触、易采集、特征稳定等特点,应用领域十分广......
近年来,神经网络理论的快速发展推动了人类对脑科学的深入研究和类脑人工智能技术的积极探索,而联想记忆作为大脑认知的基础功能与......
随着汽车保有量的增加,交通安全问题日益严峻。智能车辆能够通过合理有效的决策方法提高行驶安全性,从而减少交通事故的发生。行人......
随着风电的大规模开发利用,其存在的问题也逐渐凸显。由于风电场的风速具有随机波动不确定性等特点,风电场发出的风功率也具有不稳......
长短时记忆神经网络（LSTM）由于其在序列数据处理方面的显著优势，因此在无线通信领域得到广泛地应用。本文面向OFDM系统对基于LSTM网络......
运动想象脑-机接口是三大脑电实验范式之一,其分类的准确率直接关系到脑-机接口系统能否应用。由于运动想象脑-机接口的个体差异性......
机器自动情绪识别因其在人机交互中的潜在应用而受到越来越多的关注。目前,情绪识别可通过多种信息来实现,如面部表情、语音语调、......
命名实体识别是指识别在文本中具有特定意义的实体。在信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等自然语言处理任务中,命名实体识......
海洋面积约占地球表面积的71%,海洋中蕴含着丰富的资源。人类对海洋能源、资源的开发利用正在逐步扩大,这使得海洋在经济和军事上......
在线社交媒体平台和即时通讯服务是新闻传播的理想场所,但正面临着诈骗新闻头条肆意散布的严重安全问题。为检测诈骗新闻头条,以往......
针对飞机大迎角过失速机动过程中的非定常气动力高精度建模需求,提出了一种基于长短时记忆（LSTM）神经网络的非定常气动力建模方法。......
基于深度学习的负荷分解方法忽略了设备状态的关联性,导致应用过程中会出现功率误判现象.针对上述问题,提出一种基于时间模糊化长......
提出了一种基于融合i-vector特征的长短时记忆(LSTM)循环神经网络模型,用于腹腔镜扶持器语音控制,在小训练样本下实现对特定医生语......
提出了一种基于长短时记忆神经网络算法的支持向量机(LSTM—SVM)的隧道围岩位移预测方法,为了保证支持向量机(SVM)预测结果的准确......
睡眠呼吸暂停(Sleep Apnea)是一种常见睡眠呼吸疾病,以阻塞性睡眠呼吸暂停(Obstructive Sleep Apnea,OSA)为主,主要表现为呼吸气流......
药物-药物相互作用(drug–drug interactions,DDIs)是指在一定时间段内同时服用两个或两个以上的药物产生的复合作用。在医生对患......
随着社会进步和科技发展,机器人在医疗、教育、服务等诸多领域发挥着越来越重要的作用,也为机器人技术的研究带来了巨大的挑战和机......
连铸是钢铁工业生产过程中的重要环节,在连铸生产的浇注过程中,大包内的炉渣容易随钢液流入中间包,从而对生产效率和铸钢成品质量......
短时交通流预测能够帮助城市交通管理部门完成对交通的诱导与控制,减少城市拥堵程度、提高城市运行效率。提高预测效果是该技术发......
随着经济持续发展和城镇化进程的推进,城市人口规模不断扩大,居民出行量随之增加,城市轨道交通以其突出的优势成为居民出行的重要......
随着社会经济的快速发展,机动车拥有量迅速增加,城市交通拥堵等问题也变得日益严重。为了解决交通拥堵问题,交通部门广泛应用智能......
样本外的金融资产预测能力是金融预测问题的核心[1],针对这一问题,本文选取了上证50指数与沪深300指数数据,对其收益率进行了实证......
回复式神经网络是深度学习领域中一类非常强大的神经网络模型,它主要用于处理和预测序列数据.得益于回复式神经网络的“记忆”功能......
口语理解(SLU)性能的好坏对口语对话系统有着至关重要的作用.在对基本循环神经网络及其变体长短时记忆(LSTM)网络和门限循环单元(G......
图像识别技术在我们的日常生活中至关重要。随着社会的发展和科技的进步,图像识别技术也在不断地进步。文章将分别阐述层级实时记......
当前端到端自动驾驶系统的研究方法主要是采用图像或图像序列作为输入,使用卷积神经网络直接预测方向盘转角,取得了较好的效果,但......
传统生成式模型中存在的梯度经过多次传播后,倾向于消失或爆炸,且存在语言理解不充分的性能缺陷,为此提出一种生成式自动文本摘要......
针对无人驾驶汽车快速准确识别交警指挥手势的需求,本文在分析交警指挥手势的关节铰接特征基础上,建立基于关节点和骨架的交警指挥......
针对目前情感分析中的循环神经网络模型缺乏对情感词的关注的问题,提出一种基于循环神经网络的情感词注意力模型,通过引入注意力机......
提出了一种深度长短时记忆（LSTM）神经网络结构,用以在穿着运动紧身衣时,由人体某一个部位的压力信息预测其他几个关键部位的压力信息......
结合卷积神经网络对于特征提取的优势和循环神经网络的长短时记忆算法的优势,提出一种新的基于多尺度的卷积循环神经网络模型,利用......
针对传统滑坡位移预测模型存在对历史数据遗忘的问题,提出了一种基于长短时记忆(long short time memory,LSTM)网络的滑坡位移动态......
为提高母线负荷预测精度,提出一种基于多级负荷智能协调的母线短期负荷预测方法。首先对预测母线负荷序列进行历史负荷与当前负荷......
针对现有小麦条锈病预测方法没有利用病害发生因素之间的语义信息,存在预测难度大、准确率低等问题,利用知识图谱(Knowledge Graph......
提出一种基于长短时记忆(LSTM)神经网络流量预测的分布式拒绝服务(DDoS)攻击检测方法.首先定义了IP数据包统计特征(IPDCF)来表征网......
化肥作为重要的农资产品,其市场价格受到原料价格、汇率政策、供给等多方面的因素调控,化肥价格的波动对国民经济有着重大的影响。......
