首先,CNN-LSTM-Attention算法利用CNN来提取输入数据的特征。CNN是一种专门用于图像处理的神经网络模型,通过卷积操作可以有效地捕捉到图像中的局部特征。在CNN的基础上,LSTM模型被引入用于处理时间序列数据。LSTM具有记忆单元和门控机制,可以有效地捕捉到时间序列数据中的长期依赖关系。 接下来,SE注意力机制被引入到CNN-LS...
针对业界各种心电识别算法存在的未能充分利用 ECG 特征多样性的问题,提出一种基于 SE-CNN-LSTM 的心电识别算法,它把 SE 模块嵌入到现今流行的 CNN(卷积神经网络)和 LSTM(长短期记忆网络)的心电识别算法,从而提高了算法的性能。 关键词:心电识别算法;SE 模块;CNN;LSTM 中图分类号:TP18 文献标识码:A 文章编号:...
In order to improve the screening efficiency of electrocardiogram and reduce the pressure on medical staff, a model based on convolutional neural network, long and short-term memory neural network and SE network (CNN-LSTM-SE), was proposed to divide electrocardiogram into five categories. T...
1.Matlab实现RIME-CNN-LSTM-Attention霜冰优化卷积长短期记忆网络注意力多变量回归预测(SE注意力机制); 2.运行环境为Matlab2021b; 3.data为数据集,excel数据,输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测, main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价; 5.霜冰...
CNN-LSTM-Attention多输入多输出回归预测 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测 注释清晰 Matlab语言 1.CNN-LSTM-Attention多输出回归预测,多输入多输出 ,LSTM也可以替换成BiLSTM、GRU, matlab需要2020b及以上版本 评价指标包括:R2、MAE等,效果如图所示,代码质量极高～ 2.直接替换数据...
基于并联CNN-SE-Bi-LSTM的轴承剩余使用寿命预测
CNN擅长提取图像数据的局部特征,而LSTM则擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系。通过结合两者的优势,我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息,减少参数降低过拟合风险,从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。, 视频播放量 5、弹幕量 0、点赞数
本文提出了基于特征融合的空间目标识别方法,采用CNN和LSTM组合的深度学习网络,利用雷达回波信号的时频特征和HRRP特征进行融合识别。本文仿真的训练集和测试集存在多种信噪比(-5d B,-10d B和-15d B)。在上述数据集上,该方法的分类精度能够达到93.90%。关键词:...
本文通过模型输入拟人化,卷积神经网络(convolutional neural network)编码以及融合门机制并结合长短时记忆单元(long short-term memory,LSTM)优化了语言模型,提出了结合LSTM和CNN混合架构的深度神经网络语言模型(Gated CLSTM).利用深度学习框架Tensorflow实现了Gated CLSTM.实验环节还采用了负采样及循环投影层等经典的优化技术...
LSTM+注意力机制创新点! 迪哥AI 413 2 吹爆!2025最好出论文方向CNN+LSTM创新结合,含金量不必多说! 迪哥AI 843 11 【超全超简单】神经网络十天入门到起飞!一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法! 迪哥的AI世界 385 43 2025强推!全网最简单易懂的 [RNN循环...