为了提高注意力状态的分类准确率,该文提出一种基于CNN-NLSTM的脑电信号分类模型。首先采用Welch方法获得脑电信号的功率谱密度特征并将其表示为二维灰度图像。然后使用卷积神经网络从灰度图像中学习表征注意力状态的特征,并将相关特征输入到嵌套长短时记忆神经网络依次获得所有时间步骤的注意力特征。最后将两个网络依次...
通过脑电信号进行注意力状态检测,对扩大脑-机接口技术的应用范围具有重要意义.为了提高注意力状态的分类准确率,该文提出一种基于CNN-NLSTM的脑电信号分类模型.首先采用Welch方法获得脑电信号的功率谱密度特征并将其表示为二维灰度图像.然后使用卷积神经网络从灰度图像中学习表征注意力状态的特征,并将相关特征输入到嵌套...
首先,针对设备运行特性设计自适应滑动数据窗,进而获取到更加完整的设备功率片段,同时调整网络输入输出维度;其次,通过融合浅层卷积神经网络(CNN)与两层嵌套长短时记忆网络(NLSTM)提取并加深设备特征;然后,将其输入到改进的注意力机制中,通过调配特征权重,获得最优的设备特征序列;最后,在REDD数据集上进行实验分析,通过...
摘要 通过脑电信号进行注意力状态检测,对扩大脑-机接口技术的应用范围具有重要意义。为了提高注意力状态的分类准确率,该文提出一种基于CNN-NLSTM的脑电信号分类模型。首先采用Welch方法获得脑电信号的功率谱密度特征并将其表...展开更多 Electroencephalogram(EEG)-based attention states detection is of great ...
针对流程生产工艺知识的强时序性和关联耦合特征,本文提出一种融合时序知识图谱与CNN-LSTM的工艺质量预测方法。首先利用知识嵌入技术提取多源异构数据、工艺标准、规范要求等知识图谱语义特征,根据实体和关系表示将复杂工艺标准建模为复合的三元...
使用CNN做电影评论的负面检测——本质上感觉和ngram或者LSTM同,因为CNN里图像检测卷积一般是3x3,而文本分类的话是直接是一维的3、4、5 代码如下: from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn...
基于改进CNN-LSTM的综合传动装置异常检测方法 针对履带装甲车辆工作环境恶劣,工况复杂多变,导致综合传动装置数据异常,检测困难等问题,提出了一种基于改进的卷积神经网络(CNN)与长短期记忆网络(LSTM)复合模型的异常... 姚海洋,陈涛,贾然,... - 《机电工程》 被引量: 0发表: 2024年 基于CNN-LSTM-VAE混合模型的储...
为更准确地预测短期风功率,提出了一种新型短期风功率预测方法.首先采用Pearson相关系数法对风速,风向等影响因素序列与风功率序列进行相关性分析;其次,利用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)对输入的时序序列进行特征提取;然后在长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络基础上新增一个遗忘门和一个输入门...
namespace ncnn { #include "lstm_int8.h" void lstm_int8_gate_output_vfpv4(const Mat& gates, const Mat& weight_hr, Mat& hidden_state, Mat& tmp_hidden_state, Mat& cell_state, Mat& top_blob, int ti, int elemtype, const Option& opt) { lstm_int8_gate_output(gates, weight_hr, hi...
其实原本的lstm.cpp大致完成度还是挺高的,稍微改改就可以了,比如加上forward reverse bidirectional三种方向,具体公式参考onnx LSTM的文档对着写就行 稍微注意的坑是onnx LSTM的权重layout,早期ncnn lstm.cpp的权重layout是跟着caffe做的,顺序是IFOG,而onnx的顺序是IOFG,为了保持兼容性,会在onnx2ncnn中自动转换。