python基于图卷积神经网络GCN-LSTM循环神经网络-SAEs、RNN的交通流量预测目标检测、语义分割、、Re-ID、医学图像分割、目标跟踪、人脸识别、数据增广、人脸检测、显著性目标检测、自动驾驶、人群密度估计、3D目标检测、CNN、AutoML、图像分割、SLAM、实例分割、人体姿态估计
一个是156*156的邻接矩阵,它描述了道路之间的空间关系。每一行表示一条道路,矩阵中的值表示道路之间的连接性。另一个是特征矩阵,它描述了每条道路上的速度随时间的变化。每一行代表一条路,每一列是不同时段道路上的交通速度。每15分钟计算一次每条路上的车速。GNN-LSTM GCN GNN LSTM RNN...
摘要:本发明公开了一种基于GCN‑LSTM的工业传感网络异常数据检测方法。该方法首先获得工业传感网络中的历史数据并将其作为训练集;利用训练集并采用Spearman相关性分析方法,得到邻接矩阵;利用T‑distributed stochastic neighborembedding(TSNE)方法得到传感器数据的二维坐标;通过邻接矩阵和传感器二维坐标绘制工业传感网络逻辑图...
基于GCN-LSTM神经网络模型的水位预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于GCN-LSTM神经网络模型的水位预测方法说明:本发明涉及基于GCN‑LSTM神经网络模型的水位预测方法。该方法首先计算水位数据的相关特征矩阵,然后...专利查询请上爱企查
本文主要介绍利用图卷积神经网络结合LSTM进行脑电情绪识别。 由于脑电通道的排列具有空间特征,而调用卷积神经网络或者LSTM等模型只能单一的处理频域特征或者时域特征。而图卷积神经网络可以高效的将频域特征,时域特征和空间域特征结合起来一起分析。对于脑电情绪识别具有重大作用。 2.1 将脑电数据处理成图 1. 首先要将DEA...