3.根据权利要求1所述的基于CNN和LSTM的智能病虫害识别方法,其特征在于,构建并训练病虫害模型具体如下:通过CNN提取病虫害图片特征并生成每张病虫害图片特征与其对应的命名;通过LSTM将病虫害图片特征转化为相应的文字描述;将CNN与LSTM对病虫害图片处理的结果相结合,得到病虫害模型;使用测试集进行病虫害模型测试及优化。4...
一个LSTM单元完成的运算可以被分为三部分:(1)输入到隐层的映射(input-to-hidden) :每个时间步输入信息x会首先经过一个矩阵映射,再作为遗忘门,输入门,记忆单元,输出门的输入,注意,这一次映射没有引入非线性激活;(2)隐层到隐层的映射(hidden-to-hidden):这一步是LSTM计算的主体,包括遗忘门,输入门,记忆单元更...
在此之后,各种深度学习模型都相继发展起来,包括深度置信网络(DBN,Deep Belief Network)、循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)以及卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Network)、长短时记忆网络(LSTM,Long Short-Term Memory
模型描述 多头注意力卷积长短期记忆神经网络(Multi-Head Attention Convolutional LSTM,MHAC-LSTM)是一种用于处理多变量时间序列预测问题的深度学习模型。它将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆神经网络(LSTM)结合起来,并使用多头注意力机制来增强模型的表达能力。 每个输入时间序列的变量都经过一个卷积层进行特征提取,并将卷...
如图1所示,基于CNN-LSTM的双流结构结合了CNN和LSTM的上述优势。它的输入包括两部分。每个输入部分将由CNN-LSTM流处理。由于这两个流的结构相同,为简单起见,仅详细描述流1的结构。 在流1中,通过使用一组可学习的滤波器和激活函数,采用三个卷积层来从调制信号的不同表示中学习空间特征。为了利用时间相关性,在卷积层...
LSTM 在处理文本数据上十分流行,它在情感分析、机器翻译、和文本生成等方面取得了十分显著的成果。因为本问题涉及相似分类的序列,所以 LSTM 是比较优秀的方法。 下面是能用于该问题的神经网络架构: 为了将数据馈送到网络中,我们需要将数组分割为 128 块(序列中的每一块都会进入一个 LSTM 单元),每一块的维度为(ba...
我们的方法,顺序位置学习(SPL),是基于一个CNN函数,从一次遍历中可视地编码环境,从而减少存储容量,而LSTM将每个视觉嵌入与从任何运动估计源获得的相应位置数据进行临时融合,直接进行顺序推断。与经典的两阶段(如先匹配后临时滤波)不同,我们的网络直接消除了假阳性率,同时联合学习从单个单目图像序列的序列匹配,即使使用...
1.本发明涉及基于深度学习的齿轮箱故障诊断技术领域,尤其涉及一种基于cnn与lstm深度特征融合的故障诊断方法,实现基于深度学习的齿轮箱故障诊断。 背景技术: 2.随着现代工业技术的迅速发展,大型自动化系统的结构越来越复杂,生产设备不同部分之间的耦合程度越来越高,在一处发生的故障可能会引起整个系统的瘫痪,甚至会造成灾...
在本发明所述的基于cnn-lstm网络的卫星云图分类方法中,所述步骤s3进一步包括: [0015] s31、根据各个通道的云图数据的数据特性以及各个通道的用途,选择 a*a个光谱特征; [0016] s32、设置滑动窗口为b*b,基于所述滑动窗口对每个分类中云图数据进行预处理,从而得到特征图像的大小为(a*b)*(a*b); ...
cnn可提取图像特征,lstm能够记忆句子中的单词序列。通过cnn+lstm的结构,可实现快速精确地对图像进行描述翻译。优化后的神经网络收敛速度更快,结构更加更加稳定,为盲人辅助视觉系统提供可靠的核心软件架构。 microsoftcoco数据集包括123287张图像,其中80%的图片用于训练,剩下的20%作为测试集。每张图片中至少包含5条人工...