对原始时域振动信号进行降噪平滑处理,得到降噪后的平滑时域振动信号,对平滑时域振动信号进行归一化处理,得到归一化数据,将归一化数据划分训练集和测试集,试将训练集数据输入TCNBiLSTMATTENTION模型进行训练,然后采用全连接层进行输出,得到训练后的TCNBiLSTMATTENTION模型,将测试集输入训练后的TCNBiLSTMATTENTION模型,得到剩余...
本发明提供了一种基于STBiLSTM的球磨机轴承寿命预测方法,包括以下步骤,收集滚动轴承在一个连续时间段内的原始时域振动信号,对原始时域振动信号进行降噪平滑处理,得到降噪后的平滑时域振动信号,对平滑时域振动信号进行归一化处理,得到归一化数据,将归一化数据划分训练集和测试集,试将训练集数据输入TCNBiLSTMATTENTION模型进行...
模型描述 多头注意力机制(Multi-Head Attention)是一种用于处理序列数据的注意力机制的扩展形式。它通过使用多个独立的注意力头来捕捉不同方面的关注点,从而更好地捕捉序列数据中的相关性和重要性。在多变量时间序列预测中,多头注意力机制可以帮助模型对各个变量之间的关系进行建模,并从中提取有用的特征。 程序设计 完...
[11] 2017 Sleep-EDF13/MASS 39/62 1EEG CNN-BiLSTM-RC 20-fold/31-fold 0.82/0.86 20M1 Mousavi et al. [19] 2019 Sleep-EDF13/Sleep-EDF18 39/61 1EEG CNN-BiLSTM-Attention 20-fold/10-fold 0.84 1.6M4 Biswal et al. [20] 2018 SHHS-1/MGH 5804/10,000 2EEG/6EEG CNN-RNN-RC 90...
A new LASSO-BiLSTM-based ensemble learning approach for exchange rate forecasting 2024, Engineering Applications of Artificial Intelligence Citation Excerpt : Dautel et al. (2020) examine the effectiveness of GRU and indicate its suitability in exchange rate forecasting. Other deep learning models, such...
对于推理题,训练了一个模型实现原问句拆分;训练集来源是初赛训练集中随机选取2000个问句进行人工标注 模型方面在BERT输出层额外添加了BiLSTM和DGCNN层,另外还用[CLS]位置的向量投影到1维后代表段落含有答案的概率,然后再点乘段落与问句的TF-TF-IDF相似概率,当做一个Gate使用在Span 概率上About...
To address these issues, the introduced framework integrates a Graph Attention Meerkat based-Bidirectional Long Short Term Memory (GAMe-BiLSTM) to overcome interpretability limitations in traditional approaches, providing insights into critical clinical variables for more informed NSTEMI classification. GAMe-...