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...
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...
为了提高心电图的筛查效率,减少医护人员的压力,提出了一种基于卷积神经网络,长短期记忆神经网络和SE网络的心电图分类算法模型(CNN-LSTM-SE),该模型将心电图分成5种不同的类别.主要研究内容包括:选用MIT-BIH心律失常数据集作为心电信号的数据来源,使用巴特沃斯带通滤波器对心电信号进行去噪处理,通过Z-score方法对心电...
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。科技 计算机技术 人工智能 CNN 大语言模型 机器学习 深度学习 LSTM cv 大模型 nlp llm...
总的来说,CNN-LSTM-Attention算法是一种基于卷积-长短期记忆神经网络结合SE注意力机制的区间概率预测算法。通过将CNN和LSTM模型结合起来,并引入SE注意力机制,该算法能够更好地捕捉到输入数据中的复杂关系,提高预测的准确性。这种算法的应用潜力非常广泛,可以在各个领域中用于区间概率预测任务,如金融市场预测、天气预测等...
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...
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.多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细,直接替换数据就可以用;SSA优化算法优化学习率、正则化系数、神经元个数...
The LSTM estimates the power load using the data input into the CNN. The weighted values derived from the SE and power load estimation values outputted from the LSTM were input into the dense layer, resulting in the estimated power load of the ship. The estimated value was configured to ...
基于CNN-LSTMs混合模型的人体行为识别方法 提出一种CNN-LSTMs混合深度学习模型,通过可穿戴式设备获取人体行为感知数据进行人体行为识别.该方法通过CNN网络对原始数据进行特征提取,利用LSTMs网络获取特征在时间... 陈飞,程合彬,王伟光 - 《信息技术与信息化》 被引量: 0发表: 2019年 基于视频的人体异常行为识别与研究...
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:...