CNN是一种专门用于图像处理的神经网络模型,通过卷积操作可以有效地捕捉到图像中的局部特征。在CNN的基础上,LSTM模型被引入用于处理时间序列数据。LSTM具有记忆单元和门控机制,可以有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。 接下来,SE注意力机制被引入到CNN-LSTM模型中。SE注意力机制可以根据输入数据的重要性自适应地...
改进CNN中卷积核的尺寸来优化CNN-LSTM结构参数,提高模型抗噪性能,并引入通道注意力机制模块SENet提升模型的表征能力,然后将2个不同位置的振动传感器数据进行数据端通道融合作为输入,最后将融合后的数据输入改进CNN-SE-LSTM中并通过Softmax层输出诊断结果.实验结果表明:在不添加噪声的情况下,所提方法故障诊断准确率达100...
基于CNN-LSTM-SE的心律失常分类预测系统是由北方民族大学著作的软件著作,该软件著作登记号为:2024SR1724703,属于分类,想要查询更多关于基于CNN-LSTM-SE的心律失常分类预测系统著作的著作权信息就到天眼查官网!
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
完整程序和数据获取方式资源处直接下载:Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制)。 %% 优化算法参数设置 SearchAgents_no = 8; % 数量 Max_iteration = 5; % 最大迭代次数 dim = 3; % 优化参数个数 ...
1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention多变量时间序列预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价; ...
基本描述 1.MATLAB实现SSA-CNN-LSTM-Attention数据分类预测,运行环境Matlab2021b及以上; 2.基于麻雀优化算法(SSA)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)、SE注意力机制的数据分类预测程序; 3.多特征…
CNN擅长提取图像数据的局部特征,而LSTM则擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系。通过结合两者的优势,我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息,减少参数降低过拟合风险,从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数
本文提出了基于特征融合的空间目标识别方法,采用CNN和LSTM组合的深度学习网络,利用雷达回波信号的时频特征和HRRP特征进行融合识别。本文仿真的训练集和测试集存在多种信噪比(-5d B,-10d B和-15d B)。在上述数据集上,该方法的分类精度能够达到93.90%。关键词:...
本文通过模型输入拟人化,卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated CLSTM).利用深度学习框架Tensorflow实现了Gated CLSTM.实验环节还采用了负采样及循环投影层等经典的优化技术...