基于这两种模型的sae-lstm算法,通过结合两者的优点,实现了对输入数据的有效编码和解码。 二、基本原理 1. 自编码器(SAE) 自编码器是一种无监督的深度学习模型,它通过训练来学习对输入数据的有效编码和解码。自编码器包含两个部分:编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器将输入数据压缩成低维表示,解码器则根据...
基于改进SAE和双向LSTM的滚动轴承RUL预测方法.docx,滚动轴承是旋转机械设备的重要组成部件, 如果在轴承失效前可准确地预测出剩余使用寿命(Remaining useful life, RUL), 便可及时采取预防措施, 从而可以避免造成重大经济损失和人员伤亡事故[1-2]. 特征提取是进行滚动轴承RUL
The results show that LSTM-SAE network achieves 99.0% diagnosis accuracy. Compared with Support vector machine (SVM), BP neural networks, the single LSTM and SAE network, the method proposed in this paper has higher accuracy and significant performance on diagnosis under the same experimental ...
1 简介 基于BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测. 1.1 BP神经网络 BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因此,为达到较好的预测精度,需要...
本发明公开了一种基于LSTM和SAE的电话语音情感分析与识别方法,首先对语音信息进行采样与量化、预加重、分帧、加窗等一系列预处理,随后对语音信息进行快速傅里叶变换以便于得到其频域特征,提取语音特征参数MFCC;本发明构建LSTM+SAE神经网络模型对所提取的MFCC特征参数进行训练,获得语音信号的深度特征信息,结合全连接层与...
model.add(LSTM(units=128, input_shape=(time_window_size,1), return_sequences=False)) model.add(Dense(units=time_window_size, activation='linear')) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error', metrics=[metric]) print(model.summary()) ...
针对这2个问题,提出了一种结合特征选择的SAE-LSTM入侵检测框架,采用融合聚类思想的随机森林特征打分机制,弥补在特征量大的情况下计算消耗高的不足.将特征选取后的数据,先经稀疏自动编码器进行数据重构,再由LSTM模型进行分类检测.实验在UNSW-NB15网络数据集上进行,结果表明:模型在时间戳步长为8时表现最佳,准确率达98...
提出一种基于栈式自动编码器(Stacked Auto Encoder,SAE)和长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络相结合的步态预测方法解决下肢外骨骼机器人跟随控制问题。人体在行走过程中下肢步态具有一定的周期性,通过将下肢运动信息作为输入,步态作为输出,构建SAE-LSTM神经网络模型,并利用Keras对SAE-LSTM神经网络进行搭建...
基于BP+ELM+LSTM+BiLSTM+SAELSTM多种算法实现数据预测. 1.1 BP神经网络 BP神经网络模型是目前应用最为广泛神经网络之一。它的本质是通过对历史数据的学习找出数据变化趋势之间的非线性关系,并通过输出量与预期值之间的误差不断调整网络中各个单元的权重,使整个网络的误差最小。因此,为达到较好的预测精度,需要对网络预...
图1 LSTM网络结构 在LSTM神经网络训练学习的过程中,第一步是由遗忘门(forget gate)决定从细胞状态中丢弃哪些信息。该步骤会读取和输入数据点乘计算得到一个输出值,其决定了上一时刻的状态有多少会保留到当前时刻。计算公式如式(1)所示。 ft=σ(Wf×[ht-1,xt]+bf) (1) ...