为进一步提高 LSTM 在磁盘故障预测中的性能,将 CNN 和 LSTM 结合成统一的模型,即CNN-LSTM。因为CNN 和 LSTM 在建模能力上是互补的,CNN 在选择更好的特征方面具有优势,而 LSTM 在学习顺序数据方面是有效的。 3.3 Feature Group Sets 考虑不同的输入数据集来评估不同特征的有效性:SMART 属性 (S)、性能指标 (...
本发明公开了基于LSTM和SSD融合网络的日冕物质抛射检测方法,属于图像处理和目标检测领域.主要解决传统的基于阈值的CME自动化检测方法存在的特征无法很好表征CME语义,鲁棒性差,出现漏检误检等问题.其实现方案包括以下步骤:1,CME图像预处理和数据集制作;2,基于LSTM和SSD融合网络的搭建;3,利用训练集训练融合网络;4,利用...
这个增强状态将作为强化学习代理的决策依据。 importnumpyasnpt =20# 确保时间步长不小于窗口大小window_size =20defget_augmented_state(adj_close_prices, t, window_size, ssda, lstm_ae):"""基于SSDA和LSTM-AE模型生成增强状态表示...
基于SSDA和LSTM-AE模型生成增强状态表示。 参数: - adj_close_prices: 调整后收盘价序列。 - t: 当前时间步。 - window_size: 特征提取窗口大小。 - ssda: 预训练的SSDA特征提取器。 - lstm_ae: 预训练的LSTM-AE序列编码器。 返回: - augmented_state: 融合后的特征向量。 """ # 验证时间步有效性 if...
nn.LSTM模块参数 input_size :输入的维度 hidden_size:h的维度 num_layers:堆叠LSTM的层数,默认值为1 bias:偏置 ,默认值:True batch_first: 如果是True,则input为(batch, seq, input_size)。默认值为:
本发明公开了基于LSTM和SSD融合网络的日冕物质抛射检测方法,属于图像处理和目标检测领域.主要解决传统的基于阈值的CME自动化检测方法存在的特征无法很好表征CME语义,鲁棒性差,出现漏检误检等问题.其实现方案包括以下步骤:1,CME图像预处理和数据集制作;2,基于LSTM和SSD融合网络的搭建;3,利用训练集训练融合网络;4,利用测...
基于SSDA和LSTM-AE模型生成增强状态表示。 参数: - adj_close_prices: 调整后收盘价序列。 - t: 当前时间步。 - window_size: 特征提取窗口大小。 - ssda: 预训练的SSDA特征提取器。 - lstm_ae: 预训练的LSTM-AE序列编码器。 返回: - augmented_state: 融合后的特征向量。
提出的基于APSO优化的LSTM神经网络模型,在SSD、OLD和MDTD三种数据集下均表现出较高的预测性能,相较于其他几种基于GA、ACO和PSO的LSTM神经网络模型,APSO-LSTM模型的平均SSE值降低了9.7%~22.6%。该模型能够充分利用数据中的信息关联,并且具有较强的预测能力,为神经...
RNN模型: 激活函数采用tanh() LSTM(长短期记忆网络) LSTM通过增加三个门,激活函数sigmoid输出0到1之间的数值,0表示不允许通过,1表示允许通过。 通过门来增加前后序列间的关联关系。 输入门、输出门、遗忘门(长记忆、短记忆) GRU(Gated Recurrent Unit,
SSD: single shot multibox detector[C]// Springer. Proceeding of the 2016 European Conference on Computer Vision, Amsterdam, Netherlands: Springer, 2016:21-37. [7] REDMON J, DIVVALA S, GIRSHICK R, et al. You only look once: unified, real-time object detection[C]// IEEE. Proceedings of...