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针对单一模态情感识别精度低的问题,提出了基于Bi-LSTM-CNN的语音文本双模态情感识别模型算法.该算法采用带有词嵌入的双向长短时......
抽油杆工作环境复杂,失效形式多样,其工作寿命受诸多因素影响,如何提高抽油杆在腐蚀工况下的剩余使用寿命(remaining useful life,......
针对传统的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短时记忆网络(Long Short-TermMemory,LSTM)在提取特征时无法体现......
针对复杂环境下,管道振动信号特征微弱难以提取的问题,提出一种基于长短时记忆网络(LSTM)深度学习神经网络的管道缺陷模式识别方法......
物联网平台能够为积水预测提供海量的传感器时间序列数据基础。为了精准且快速地预测城市内涝点积水趋势,提出一种基于神经网络的......
针对传统长短时记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)和卷积神经网络(ConvolutionNeuralNetwork,CNN)在提取特征时无法体现每个词......
近年来,航空运输业迅速发展,快速增长的空中交通流量与有限的空域资源之间的矛盾日渐突出,导致航班延误频繁发生,给乘客、航空公司......
针对野外环境下微声传感器采集的小型轮式车、大型轮式车和履带车3种车辆声信号受风噪影响严重、分类性能较低的问题,提出了一种长......
时间系统是全球导航卫星系统(GNSS)的基础,时间系统的精度与性能将直接决定着GNSS进行导航与定位的精度。卫星钟差(SCB)是卫星导航......
伴随着我国交通问题日益严峻,共享单车的出现很好地迎合了这一症结,成为城市出行链中必不可少的一环。这种灵活性和波动性较大的交......
针对现有滚动轴承剩余寿命预测时寿命特征表征能力不足的问题,提出了多分辨奇异值分解和ECNN-LSTM的滚动轴承剩余寿命预测方法。首......
口语理解性能的提升对于口语对话系统的研究具有重要作用.为了提高口语理解性能,应用循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM,GRU)方法.在......
针对水质数据在时间和空间维度上的复杂依赖关系,提出基于图神经网络(GNN)的地表水水质预测模型.该模型采用GNN建模地表水水质监测......
是对视频内容的高度概括,选择出具有多样性和重要性的视频帧子集。文章从关键帧代表性不够全面的角度出发,提出一种利用多路特征来......
长短时记忆网络(LSTM)模型可有效改善循环神经网络梯度消失,但在评论文本情感分类中未能达到一定普适性。针对此问题,文章基于Kera......
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当前海面目标检测方法多基于统计理论,检测性能受背景统计特性假设的影响,本文从信号预测和特征分类两个角度,分别采用长短时记忆......
针对目前群组行为识别方法未充分利用场景空间信息和计算复杂度较高的问题,文中提出基于区域特征融合的群组行为识别方法.首先,利......
随着全断面隧道掘进机(TBM)不断投入到隧道工程建设中,TBM掘进参数的自适应调整显得越来越重要。由于在开挖之前难以准确预测地质......
结合注意力机制的编解码框架模型已经被广泛地应用在图像描述任务中。大多数方法都强制对生成的每个单词进行主动的视觉注意,然而,......
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针对列车在卫星信号失锁情况下定位精度低的问题,提出1种基于灰色模型(GM(1,1))和长短时记忆网络(LSTM)的全球定位系统(GPS)与捷联......
属性级情感分类旨在准确识别评论中属性的情感极性。现有的基于长短时记忆网络(LSTM)的方法大多只利用了属性和上下文的语义信息,......
ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清......
使用计算机自动生成关于图像的描述是当前计算机视觉研究中的一个热点领域,它能够以"看图说话"的形式自动获得由图像到文本信息的......
随着市场竞争的愈演愈烈以及科技的飞速进步,多品种、小批量柔性生产已经成为制造企业较为有效的快速响应复杂、多变市场的手段,但......
针对计算机自动生成的文本缺乏主题思想这一问题,提出一种基于主题约束的篇章级文本自动生成方法。该方法围绕用户输入的主题描述......
