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为验证基于LSTM的神经网络和FC组合模型对人体胸部分类的优势,采用基于LSTM神经网络、BP神经网络、PNN神经网络进行对比,分别构建LSTM模型、BP模型和PNN模型对实验数据进行训练和测试,得出3种模型的胸部体型分类准确率,如表6所示。可以看出,采用基于LSTM网络、...
由表4可知,本文提出的FAE-LSTM模型预测性能最好,较AR-LSTM预测误差降低了24.5%,表明了使用FA提取输入特征的有效性,结合LSTM能够更充分地捕获多变量时间序列的时空信息。 表4 动态模型在测试集上的长期预测性能(均值±标准差) 此外,通过表4可知,不...
一种基于多变量多步LSTM模型的气体浓度预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,一种基于多变量多步LSTM模型的气体浓度预测方法说明:本发明提供一种基于多变量多步LSTM模型的气体浓度预测方法,属于环境气体检测领域。该方法包括:...专利查询请上爱企查
TensorFlow2深度学习实战 第5章 基于LSTM的语音识别 第5章基于LSTM的语音识别 目录 1 目标分析 2 数据预处理 3 构建网络 4 训练网络 5 模型评价 2 了解背景 ➢在1952年，由贝尔研究所研发了世界第一个可以识别英语数字的系统，并在70年代后迎来了语音识别的高速发展期。➢80年代，隐马尔可夫模型（HiddenMarkov...
基于注意力机制的DWT-LSTM电力负荷预测方法专利信息由爱企查专利频道提供,基于注意力机制的DWT-LSTM电力负荷预测方法说明:基于注意力机制的DWT‑LSTM电力负荷预测方法,采用离散小波分解方法对采集到的原始负荷数据进...专利查询请上爱企查