提出lstm-ae深度学习模型用于民机系统多元时序数据的分析,实现故障的监测与识别,首先利用训练数据集训练模型并优化模型参数,融合lstm模型处理长时间序列以及ae模型在无监督特征学习方面的优势,提出lstm-ae模型,利用民机系统无故障状态下获取的数据样本来训练系统状态重构模型;...
集成框架重建误差针对基于LSTM-AE(长短期记忆自编码器)的时间序列异常检测方法在异常检测阶段对正常序列和异常序列的重建误差不能明显分化,致使重建误差在阈值附近的序列无法正确判断正常与异常的问题,提出一种集成LSTM-AE框架——LAEE(长短期记忆自编码器集成框架).将训练阶段拆分为预训练和预检测两个阶段,在预训练...
DCNN-AE在建模的过程中,输入矩阵F_i是单独考虑的,即认为它们相互间是独立的。但是由于时序关系的存在F_i和F_j是存在相互关系的,DCNN-AE并不能分析这种关系,因此作者紧接着提出了LSTM-AE。 Long Short Term Memory Neraul Netwok based AE LSTM将经过特征增强后得到的序列看成一个时间序列, F=\left[ H_1,...
我本来就是处理时间序列异常检测的,之前用了全连接层以及CNN层组成的AE去拟合原始时间序列,发现效果不佳。当利用LSTM组成AE去拟合时间序列时发现,拟合的效果很好。但是,利用重构误差去做异常检测这条路依旧不通,因为发现异常曲线的拟合效果也很好……算了,这次先不打算做时间序列异常检测了。在这里把“基于LSTM的auto...
0076基 于 LSTM - AE 神经网络的商品评价 综合评分计算方法研究王 乾 ,傅魁(武汉理工大学经济学院,湖北武汉 430070)摘要 :电商平台与应用商店等的商品评分是消费者购物的重要参考,然而,在现有方法下矛盾性评价的存在会导致商 品评分失真,干扰消费者购物决策。针对该问题,提出综合文本评论与数值......
AE-LSTM发布于 2021-01-18 18:40 · 5 次播放 赞同添加评论 分享收藏喜欢 举报 神经网络语言模型LSTM神经网络RNN深度学习(Deep Learning) 写下你的评论... 暂无评论相关推荐 3:38 这应该是网红歌手最大的骄傲,自己随便写写的歌曲不仅没有平淡无奇,反而爆火全网 超凡音乐 · 3788...
步骤4:将实时采集的传感器数据送入已经训练好的lstm-ae异常监测模型中,通过比较根据lstm-ae异常监测模型输出计算的异常指数与根据映射关系计算的自适应阈值的大小关系,判断室内老人状态是否出现异常。 作为一种可选实施方式,第一步的特征是,获取室内老人正常状态下的至少一种传感器及至少一种身体指标传感装置监测数据并进...
LSTM_AE(1) CNN(1) CDCGAN(1) BiGAN(1) 自动编码器(1) 以前的博客(1) 条件卷积GAN(1) 更多 随笔分类 深度学习(7) 随笔档案 2023年3月(1) 2023年2月(1) 2020年4月(1) 2019年10月(1) 2019年9月(6) 阅读排行榜 1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(3888) 2. 无监督异常...
1、本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于lstm-ae-dt模型的中低压燃气调压器异常检测方法。 2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现: 3、一种基于lstm(长短期记忆网络)-ae(自编码器)-dt(动态阈值法)模型的中低压燃气调压器异常检测方法,包括以下步骤: 4、s1、采集中低压燃气调压器...
1、本发明为克服上述现有技术中存在的不足之处,提出一种基于ae-lstm的可调资源集群多时间节点响应潜力评估方法,以期能实现综合考虑可调资源个体响应强度差异、工作特征不同的可调资源集群多时间节点响应潜力评估方法,从而为柔性负荷安全控制、源荷优化调度、电网规划建设等提供有效指导。