Fault diagnosis of hydro-turbine via the incorporation of bayesian algorithm optimized CNN-LSTM neural network 方法:本文提出了一种基于贝叶斯优化结合CNN和LSTM的水轮机故障诊断模型(BO-CNN-LSTM)。通过CNN提取故障特征并降维,再利用LSTM学习时间序列的长期
今天和大家分享的这篇论文是西班牙研究团队在2020年第16届国际IE会议上发表的《A CNN-LSTM Deep Learning Classifier for Motor Imagery EEG DetectionUsing a Low-invasive and Low-Cost BCI Headband》,文章提出一种混合了CNN和LSTM的深度学习方法,并将它用于基于运动想象的脑机接口(BCI)中。使用该方法,即使使用极...
方法:论文使用现代深度学习技术开发了一个基于CNN-LSTM框架的预测模型,用于预测河流中的电导率(EC)。通过与传统的机器学习方法(如多层感知器神经网络MLP、K最近邻KNN和极端梯度提升XGBoost)进行比较,展示了CNN-LSTM模型在预测澳大利亚两条河流(Albert River和Barratta Creek)的电导率方面的优越性能。 创新点: 提出了一...
此论文提出了一种识别手语的混合模型,通过结合卷积神经网络(CNN)和基于注意力机制的长短期记忆(LSTM)神经网络来识别独立的手语词汇。创新点包括:提出了一种基于 CNN 和 LSTM 的方法,采用注意机制替代 LSTM 的输出层,用于检测时空特征;提出了一个轻量级、参数优化和计算效率高的设计架构,在 WLASL 数据集上取得了较...
论文1: Attention-based CNN–LSTM for high-frequency multiple cryptocurrency trend prediction 基于注意力机制的CNN-LSTM用于高频多加密货币趋势预测 方法 三元趋势标签方法:提出一种新的三元趋势标签方法,将趋势分为上升、下降和稳定三类,减少交易次数并优化模型训练。 局部最小序列:使用局部最小序列代替原始价格序列,...
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
在TCN 之前,我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。 然而,论文表明 TCN(时间卷积网络)可以有效地处理序列建模任务,甚至优于其他模型。 作者还证明了 TCN 比 LSTM 保持更多的扩展记忆。 我们通过以下主题讨论 TCN 的架构: 序列建模 ...
今天和大家分享的这篇论文是西班牙研究团队在2020年第16届国际IE会议上发表的《A CNN-LSTM Deep Learning Classifier for Motor Imagery EEG DetectionUsing a Low-invasive and Low-Cost BCI Headband》,文章提出一种混合了CNN和LSTM的深度学习方法,并将它用于基于运动想象的脑机接口(BCI)中。使用该方法,即使使用极...
《农业工程学报》2022年第38卷第7期刊载了大连海洋大学等单位王书献、张胜茂、唐峰华、石永闯、范秀梅、樊伟与孙宇的论文——“CNN-LSTM在日本鲭捕捞渔船行为提取中的应用”。该研究由国家自然科学基金项目(项目号:61936014)等资助。 引文信息:王...
逐步提升;在第三部分中,对模型进行评估与系统实现,将本文提出模型与其他的 人体行为识别算法(包含机器学习算法和神经网络算法)进行分析对比,实验结果表 明:本论文提出的模型能够改善人体行为识别质量,在多种场景下都有更高的精确 度,同时具备良好的普适性。最后本文在实际应用中实现了动作识别系统。 关键词:多时间序...