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
本文提出了一种基于CNN-LSTM的双流结构的AMC方法,该方法考虑了特征交互作用,并结合了CNN和LSTM的优点。首先,实现信号预处理,其中信号分别由时间I / Q格式和幅度/相位(A / P)表示来表示,以实现更有效的特征。然后,将CNN和LSTM在每个流中完全合并(称为CNN-LSTM),以从每个信号表示中收集有效的特征,这有助于探索...
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...
我们首先需要将数组从 (batch_size, seq_len, n_channels) 重建维度为 (seq_len, batch_size, n_channels),因此 tf.split 将在每一步适当地分割数据(根据第 0 个索引)为一系列 (batch_size, lstm_size) 数组。剩下的部分就是标准的 LSTM 实现了,包括构建层级和初始状态。 下一步就是实现网络的前向传...
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); ...
一种基于cnn与lstm深度特征融合的故障诊断方法 技术领域 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,...
)的贡献,并自动更新,以确定每个时间步骤需要遗忘和记忆的信息量;利用FC-LSTM对不同视频帧图像的全连接层特征Fc进行时间上下文信息的提取,为了避免使用FC-LSTM对具有空间尺度的视频帧图像卷积层特征Convf进行时序建模时丢失空间细节信息,利用卷积型的LSTM,即Conv-LSTM完成时空依赖性的建模,不同于FC-LSTM,Conv-LSTM将门...
在本文中,我们提出了DeepSeqSLAM:一个可训练的CNN+RNN架构,用于从单一的单目图像序列中联合学习视觉和位置表示。我们在两个大型基准数据集上应用了本文方法,Nordland和Oxford RobotCar在一年多的季节、天气和光照条件下,分别记录了超过728公里和10公里的路线。在Nordland,在夏冬变化下整个路线使用序列长度为2,将本文方法...
其中CLDNN[14]模型的网络结构过于简单,只通过一层CNN+LSTM对信号进行特征提取,算法复杂度较低,不能很好地学习数据的一般特征。ResNet和DenseNet[15]模型都有着大量的内部参数,但缺失了细节的特征,同时输入的数据量不大,导致分类效果较差。PET...
本申请提供了一种基于CNN‑LSTM‑Attention模型的机械比能预测与优化方法,涉及油气开发技术领域,该方法包括:S1:获取随钻测井数据及录井数据,得到原始数据;S2:建立Teale机械比能优化模型,得到当前工况下的机械比能;S3:对原始数据进行预处理,得到处理数据包;S4:建立CNN‑LSTM‑Attention神经网络模型,对神经网络模型...