该论文运用的卷积神经网络(CNN)和LSTM,其中CNN处理频率和空间信息,LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性,并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了94%左右的准确率。: 论文设计了一种新模型,称为四维卷积递归神经网络。该模型将多通...
该网络模型混合了CNN和LSTM。二者分工明确,其中CNN负责从数据集中提取相关特征,LSTM是一种在自然语言处理中常用的方法(Fig.4),在本文被拿来用于将提取后的特征时间序列进行分类。模型使用一层CNN(32 filters),一层LSTM(32 neurons with0.2 dropout and 0.001 regularizer),最后使用一个全连接层来输出分类结果。这些模...
论文结合车辆运动状态、驱动系统状态及动力电池电信号3类特征,建立1dCNN-LSTM 融合模型估计理想状态下的单体实时电压参考值,根据各单体电压实测值与参考值之间的差异,量化各单体异常性。其方法可提前7日识别故障单体相比其他单体的明显异常,并...
提出了一种基于 CNN-LSTM 的表面肌电信号连续手势识别方法 。根据生理结构和肌肉功能合理布置了 sEMG 传感器。 提出利用手指弯曲度描述手势状态 ,将每一时刻的手势可以用不同手指弯曲度的集合表示 ,从而实现连续手势识别 。同时 提出了一种 CNN-LSTM 模型实现对手指弯曲度的估计从而得到连续手势 。所用 CNN-LSTM ...
方法:论文使用深度学习(DL)模型进行时间序列预测,特别是在作物水分胁迫预测方面。文中比较了两种深度学习模型——ConvLSTM和CNN-LSTM——在利用遥感数据进行水分胁迫预测方面的性能。 创新点: 引入了ConvLSTM和CNN-LSTM两种深度学习模型,用于农作物水分胁迫的时空预测。
LSTM 神经元 论文介绍 时空预测在气候预报和城市规划等方面有着广泛的应用。特别是随着流量相关数据集的不断增长,时空预测在实际应用中越来越受到重视。 例如,准确的的士流量预测可以协助的士公司预测分配的士运营路线规划,以应付交通拥挤问题。特别需要注意到的是:流量预测的关键在于如何对复杂的时空依赖关系进行建模。
消融实验的结果表明: 窗口尺寸的影响:通过在不同窗口尺寸(19×19、21×21、23×23和25×25)下测试模型,发现25×25的窗口尺寸最适合所使用数据集,因此后续实验均采用这一窗口尺寸。 模型在不同数据集上的表现:在India
cnn与lstm时间序列论文,时间序列数据必须经过变换才能用来拟合有监督的学习模型。在这种形式下,数据可以立即用于拟合有监督的机器学习算法,甚至多层感知器神经网络。为了使数据适合卷积神经网络(CNN)或长短期记忆(LSTM)神经网络,还需要进一步的转换。即监督学习数据
将实验结果与其他论文进行比较,包括EEGNet算法[1]、Schirrmeister等人提出的ConvNet算法[2]、滤波器库时空卷积网络(FBSF-TSCNN)[3]、SRLDA算法[4]、CSP-LCD算法[5]、FBCSP-CNN-LSTM算法[6],获得如上结果。可以看出,本文的算法取得了最佳效果。此外,FFCL在所有九个受试者中的准确性一直优于EEGNet。
https://github.com/Tanny1810/Human-Activity-Recognition-LSTM-CNN 您可以尝试自己实现它,通过优化模型来提高F1分数。 另:这个模型是来自于Xia Kun, Huang Jianguang, and Hanyu Wang在IEEE期刊上发表的论文LSTM-CNN Architecture for Human Activity Recognition。