LSTM_train_accuracy = np.average(accuracy)*100 print('LSTM train accuracy =', LSTM_train_accuracy) 在测试集上评估模型的准确性 LSTM_test_loss, LSTM_test_accuracy = Classification.model.evaluate(X_test, y_test) LSTM_test_accuracy*=100 print('LSTM test accuracy =', LSTM_test_accuracy) 绘制...
print('CNN 1D train accuracy =', CNN_1D_train_accuracy) # Evaluate the accuracy of the model on the test set CNN_1D_test_loss, CNN_1D_test_accuracy = Classification_1D.model.evaluate(X_1D_test, y_1D_test) CNN_1D_test_accuracy*=100 print('CNN 1D test accuracy =', CNN_1D_test_a...
得到待预测学生的辍学状态;还公开了基于MOOC辍学预测的CNNLSTMSVM网络的构建方法:通过对已知学生的原始在线学习行为记录进行处理,得到多个时间片矩阵,根据时间片矩阵进行网络训练,得到训练好的CNNLSTM网络;最终得到训练好的辍学预测的网络;本发明能够自动提取有效行为区域内的局部特征和区间内的序列特征,实现待预测学生是否...
最后的最后,模型对SVM分类后的区域进行了边框回归,使预测区域更准确。 二、模型总结 创新: 1、采用了CNN作为特征提取器,将早期的“人工提取特征”变成模型“自动提取特征”,极大的解放了研究人员和工程师,使得人们可以把精力专注于设计更加优秀的模型,而不用为大量的特征提取工作烦恼。 2、引入了在大样本上预训练模...
关键词 脑电信号 卷积神经网络 长短期记忆神经网络 支持向量机 情绪识别 electroencephalogram(EEG) convolutional neural networks(CNN) long short-term memory(LSTM) support vector machine(SVM) emotion recognition 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] 登录...
④https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/1717 ⑤https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/1851 ⑥https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/26/ques_id/2103 ⑦https://www.julyedu.com/question/big/kp_id/29/ques_id/2110...
用LSTM、CNN、SVM、MLP 进行语音情感识别,Keras 实现。 改进了特征提取方式,识别准确率提高到了 80% 左右。原来的版本的存档在 First-Version 分支。 English Document | 中文文档 Environments Python 3.6.7 Keras 2.2.4 Structure ├── models/ // 模型实现│ ├── common.py // 所有模型的基类│ ├─...
《基于支持向量机的web用户行为异常检测方法》 "针对应用层用户行为异常检测存在的难点,本文提出了基于无监督支持向量杌的应用层用户行为异常检测的方法.实验结果表明.基于超平面和超球面的One-classSVM算法对应用层用户异常行为具有 较高的检测率。" 《基于用户画像的异常行为检测》 "采集用户的行为数据形成用户画像,从...
Support Vector MachineBinary Gravity Search AlgorithmStock IndexThe aim of this paper is to investigate the Support Vector Machine (SVM), the Binary Gravity Search Algorithm combined Support Vector Machine (BGSA-SVM), the MuSocial Science Electronic Publishing...
LSTM-CNN-BP-RF-SVM五模型咖喱融合策略混合预测模型,LSTM-CNN-BP-RF-SVM五模型咖喱融合策略混合预测模型