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...
1. 无监督异常检测之LSTM组成的AE(4016) 2. 无监督异常检测之卷积AE和卷积VAE(2664) 3. BiGAN的复现(721) 4. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(655) 5. 条件DCGAN(2019/09/10)(565) 评论排行榜 1. 用CapsNets做电能质量扰动分类(2019-08-05)(4) 2. BiGAN的复现(1) 3. ...
(AE)将隐藏层中的神经元替换为LSTM神经元;然后,提取带式输送机火灾无异常监测数据的时序特征并重构输入数据;其次,改进LSTM-AE将重构值与实际值的差值序列经OCSVM训练得到包含无隐患异常样本的超平面;最后,通过计算测试集与超平面距离函数值来划分隐患异常.仿真结果表明,实验中所提出的改进方法与传统的LSTM和OCSVM等隐患...
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,...
2021基于集成LSTM-AE的时间序列异常检测方法陈 磊a,b秦 凯a,b郝矿荣a,b(东华大学a.数字化纺织服装技术教育部工程研究中心;b.信息科学与技术学院,上海 201620)摘要 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...
DCNN-AE使用了深度卷积神经网络的框架，通过编码层对输入进行卷积操作，实现特征学习。在解码层，通过上采样操作重构原始数据。LSTM-AE则将特征增强后的序列视为时间序列，并利用LSTM的长短期记忆特性在编码器和解码器之间进行信息传递，有效分析时序数据之间的关系。最后，文章提供了实现LSTM-AE的代码链接，...
集合各路大神!强势推出【8大神经网络】原理+实战!绝对是2023年最火的神经网络教程-CNN/RNN/GAN/ANN/GNN/LSTM/AE/transform共计100条视频,包括:卷积神经网络CNN 1.神经网络基础线性函数、2.损失函数、3.向前传播与反向传播等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
本发明属于农业机械作业数据处理,具体涉及一种基于bi-lstm-ae注意力机制的农机作业数据清洗方法。 背景技术: 1、在数字化农业领域,农机作业数据的采集和分析已成为提高农业生产效率和决策智能化的关键。准确高效的数据清洗方法能够提高平台分析决策的可靠性和时效性,是农机大数据平台发展的重要基石。然而,田间作业条件复杂...
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经常有小伙伴问我区间预测里能不能加上一些优化算法,凸显创新性。因此,今天,对我们之前推出的区间预测全家桶进行更新,将最新推出的阿尔法进化算法AE优化Transformer-LSTM-ABKDE模型加入到我们的全家桶当中,非…