交通流量预测(python代码,压缩包中带有数据,CNN_GRU,CNN_BiGRU_ATTENTION,LSTM三种不同模型,解压缩三份代码可以直接运行) 深度学习的奋斗者 3483 1 带有GUI界面的电机故障诊断(https://mbd.pub/o/bread/ZZybk5tw,MSCNN-BILSTM-ATTENTION模型,) 深度学习的奋斗者 328 0 ...
1.效果视频:机械寿命预测(NASA涡轮风扇发动机剩余使用寿命RUL预测,Python代码,CNN_LSTM模型,有详细中文注释)_哔哩哔哩_bilibili 环境库版本: 编辑 2.数据来源:https://www.nasa.gov/intelligent-systems-division 数据文件夹 编辑 数据介绍: 当前基于机器学习的剩余寿命预测方法的研究异常火爆,其中C-MAPSS数据集...
针对中文语言本身特点,以及传统文本分类方法不能有效应对短文本分类的问题,本文构建了基于LSTM-CNN的中文短文本分类模型.该模型使用word2vec对待分类文本进行预处理,以获得字词级别的向量;再将词向量送入LSTM层提取语义特征,并通过卷积层提取局部特征;在利用最大池化的方法获得特征向量后,将其放入softmax分类器以得到分类...
传统算法:使用N-gram,HMM,最大熵,CRF等实现中文分词 神经⽹络⽅法:CNN、Bi-LSTM、Transformer等 预训练语⾔模型⽅法:Bert等 数据集概述 PKU 与 MSR 是 SIGHAN 于 2005 年组织的中⽂分词⽐赛 所⽤的数据集,也是学术界测试分词⼯具的标准数据集。 实验过程 传统方法: Document Code 神经网络方法...
传统算法:使用N-gram,HMM,最大熵,CRF等实现中文分词 神经⽹络⽅法:CNN、Bi-LSTM、Transformer等 预训练语⾔模型⽅法:Bert等 数据集概述 PKU 与 MSR 是 SIGHAN 于 2005 年组织的中⽂分词⽐赛 所⽤的数据集,也是学术界测试分词⼯具的标准数据集。
摘要 为同时利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的空间特征提取能力和长短时记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的时序特征提取能力,提出了一种由双...展开更多 To utilize the spatial feature extraction ability of Convolutional Neural Network(CNN) and the temporal feature extraction ...
基于LSTM的新闻中文文本分类——基于textCNN与textRNN 构建词语字典 def build_vocab(file_path, tokenizer, max_size, min_freq): # 定义词汇表字典:使用 vocab_dic = {} 初始化一个空字典,用于存储每个词及其出现频率 vocab_dic = {} with open(file_path, 'r', encoding='UTF-8') as f:...
本发明的实施例提供了一种基于bert与lstm、cnn融合的中文情感分析方法,所述中文情感分析方法包括:对中文语料数据集中的多条中文语料进行文本预处理,以获得所述多条中文语料对应的多个序列;使用bert模型提取每个序列的词嵌入;采用bert、lstm和cnn对每个序列进行特征提取,以获得每个序列对应的文本深层语义特征;通过使用soft...
Rapid Determination of Total Flavonoids in Dendrobium Officinale Based on Raman Spectroscopy and CNN-LSTM Deep Learning Method 在线阅读 下载PDF 引用 收藏 分享 摘要 铁皮石斛具有很高的商业价值和营养价值,将云南文山、广西金秀、安徽霍山、浙江台州四个产地共130个样品作为研究样本,在785 nm激光下利用便携式...
为了提高锂离子电池健康状态(SOH)的预测精准度和稳定性,针对常规特征选取复杂且无法有效利用等问题,提出了一种联合一维卷积(1DCNN)与长短记忆网络(LSTM)的电池SOH预测方法。首先采用多通道串联电压、电流、温度构建多维特征,然后采用1DCNN从样本数据中提取高级数据特征输入LSTM中以有效利用历史信息,最后通过全连接...