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基于双向门控循环单元网络的心音分段
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作者 卢官明 许梦悦 +3 位作者 卢峻禾 戚继荣 赵宇航 王洋 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期58-66,共9页
为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing... 为了提高心音分段的定位精度和准确率,提出一种基于双向门控循环单元(Bi‑directional Gated Recurrent Unit,Bi‑GRU)网络的心音分段算法。首先,采用短时傅里叶变换(Short‑Time Fou‑rier Transform,STFT)和同步挤压变换(Synchrosqueezing Transform,SST)技术提取各个时间步短时窗口内心音信号的瞬时频率特征;然后,将各个时间步提取的瞬时频率特征构成序列并输入到Bi‑GRU网络,利用Bi‑GRU网络挖掘特征序列的上下文依赖关系,提取心音信号的上下文时频特征;最后,使用Softmax分类器将心音信号分成第一心音(S1)、第二心音(S2)、S1‑S2间期、S2‑S1间期4种状态类别。在PhysioNet/CinC Challenge 2016数据集上的实验结果表明,提出的心音分段算法总体准确率为93.30%,S1状态的平均F1得分为0.9538,S2状态的平均F1得分为0.9450,优于基线心音分段算法LR‑HSMM的性能指标,验证了该算法能有效地对心音信号进行分段,为心音信号的特征提取与分析提供了基础。 展开更多
关键词 心音分段 短时傅里叶变换 同步挤压变换 双向门控循环单元
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基于变分模态分解和双向门控循环单元的偏导射流伺服阀故障诊断
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作者 张帅印 陶建峰 +2 位作者 吴兆宇 陈方飞扬 谭浩洋 《液压与气动》 北大核心 2025年第8期1-11,共11页
在复杂工况下,偏导射流伺服阀可采集的故障信号有限且易受噪声干扰,导致其特征提取困难。针对该问题,提出了一种基于海星优化变分模态分解、时域卷积网络、引入自注意力机制的双向门控循环单元的故障诊断方法。首先,利用海星优化算法自... 在复杂工况下,偏导射流伺服阀可采集的故障信号有限且易受噪声干扰,导致其特征提取困难。针对该问题,提出了一种基于海星优化变分模态分解、时域卷积网络、引入自注意力机制的双向门控循环单元的故障诊断方法。首先,利用海星优化算法自适应确定变分模态分解参数,提高信号分解的准确性与鲁棒性;随后结合最小包络熵原则选取关键固有模态函数,从中提取主要特征;最后,将提取的特征融入时域卷积网络与自注意力机制增强的双向门控循环单元网络,提高故障特征的表达能力与分类性能。为验证所提方法的有效性,构建了偏导射流伺服阀故障仿真平台和开展了多种典型故障工况试验;结果表明,所提模型的故障识别准确率达到97.33%,具有较强的鲁棒性和诊断精度。 展开更多
关键词 偏导射流伺服阀 变分模态分解 双向门控循环单元 故障诊断
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大坝变形的双向门控循环单元网络预测模型
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作者 姚佳池 赵二峰 +1 位作者 刘峰 宋桂华 《水利水运工程学报》 北大核心 2025年第4期99-107,共9页
针对大坝变形序列的噪声信息,一次模态分解难以对其充分挖掘剔除,通过辛几何模态分解和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将变形实测序列解耦为不同频率的模态分量,使用最大信息系数对模态分量和实测序列进行相关性检验,并采用小波... 针对大坝变形序列的噪声信息,一次模态分解难以对其充分挖掘剔除,通过辛几何模态分解和改进的自适应噪声完备集合经验模态分解将变形实测序列解耦为不同频率的模态分量,使用最大信息系数对模态分量和实测序列进行相关性检验,并采用小波阈值对相关性弱的模态分量去噪重构,有效剔除实测序列中的噪声,利用基于注意力机制的双向门控循环单元网络模型对重构序列进行预测。应用实例表明,采用二次模态分解方法能有效剔除大坝变形实测序列中的噪声信息,建立的组合预测模型可以充分挖掘大坝变形与环境量之间的非线性关系且具有良好的泛化能力,为大坝长效服役性态预测提供了新方法。 展开更多
关键词 大坝变形 二次模态分解 小波阈值去噪 注意力机制 双向门控循环单元 预测模型
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基于图卷积神经网络−双向门控循环单元及注意力机制的风电功率短期预测模型
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作者 张光昊 张新燕 王朋凯 《现代电力》 北大核心 2025年第2期201-208,共8页
风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预... 风电功率的准确预测对电力系统的稳定运行意义重大,针对传统组合模型难以充分挖掘变量间潜在依赖性,导致在高维度、大量数据下风电功率预测精度偏低的问题。该文提出一种图卷积神经网络–双向门控循环单元及注意力机制的短期风电功率预测模型。该模型以数值天气预报数据(numerical weather prediction,NWP)和风电功率历史数据作为输入,首先利用皮尔逊相关性分析筛选特征,然后借助残差连接的图卷积神经网络(graph convolutional neural network,GCN)和图学习层挖掘空间特征关系,接着采用双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)挖掘历史数据的时序特征,最后引入注意力机制(attentional mechanisms,AM)分配权重,实现风电功率短期预测。以某风电场实测数据为例进行算例分析,实验结果表明,该文方法在单步及多步预测中相比其他方法有更好的预测精度。 展开更多
关键词 风电功率预测 混合深度神经网络 图卷积神经网络 双向门控循环单元 注意力机制
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基于轴承退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴承剩余寿命预测
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作者 宋李俊 刘松林 +2 位作者 辛玉 马婧华 谢正邱 《中国机械工程》 北大核心 2025年第7期1562-1572,共11页
受工作条件和运行工况影响,滚动轴承全寿命周期的运行状态监测数据存在强噪声干扰,且轴承运行寿命退化呈非线性,严重影响剩余寿命预测的准确性。提出了一种结合高精度故障始发时刻退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴... 受工作条件和运行工况影响,滚动轴承全寿命周期的运行状态监测数据存在强噪声干扰,且轴承运行寿命退化呈非线性,严重影响剩余寿命预测的准确性。提出了一种结合高精度故障始发时刻退化状态评估和改进图注意力双向门控循环单元网络的轴承剩余寿命预测方法,并利用XJTU-SY全寿命周期轴承数据集验证了所提方法的有效性。研究结果表明,所提预测方法能有效捕获表征轴承退化状态的深度时空特征,与CNN-LSTM等方法相比,剩余寿命预测精度显著提高。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障始发时刻 剩余寿命预测 改进图注意力双向门控循环单元
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基于双向门控循环单元的脱硫系统pH预测模型
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作者 高钾 田雪峰 +2 位作者 彭献永 蒋甲丁 徐敏 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第13期5535-5543,共9页
针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统(wet flue gas desulfurization, WFGD)工作过程中浆液pH难以精准测量、不利于WFGD作业的问题,建立一种基于双向门控循环单元的脱硫系统pH预测模型。首先,对原始数据进行清洗和归一化处理;其次,基于最... 针对石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统(wet flue gas desulfurization, WFGD)工作过程中浆液pH难以精准测量、不利于WFGD作业的问题,建立一种基于双向门控循环单元的脱硫系统pH预测模型。首先,对原始数据进行清洗和归一化处理;其次,基于最大信息系数分析得出13个特征值为输入变量,pH为输出变量,并建立浆液pH模型;最后,运行模型,并对结果进行评价。研究结果显示,与长短期记忆和门控循环相比,所选用的数学模型的平均绝对误差分别下降了11.95%、24.92%,均方根误差分别下降了10.64%、19.49%,决定系数分别提高了1.79%、3.08%。表明基于双向门控循环单元的pH预测模型具有较高的精确度和稳定性,具有工程应用价值,为现有脱硫塔pH预测模型提供了工程参考。 展开更多
关键词 石灰石-石膏湿法烟气脱硫系统 双向门控循环单元神经网络 预测模型 浆液pH
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八度卷积和双向门控循环单元结合的X光安检图像分类 被引量:3
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作者 吴海滨 魏喜盈 +1 位作者 王爱丽 岩堀祐之 《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期1138-1146,共9页
针对主动视觉安检方法准确率低、速度慢,不适用于实时交通安检的问题,提出了八度卷积(OctConv)和注意力机制双向门控循环单元(GRU)神经网络相结合的X光安检图像分类方法。首先,利用八度卷积代替传统卷积,对输入的特征向量进行高低分频,... 针对主动视觉安检方法准确率低、速度慢,不适用于实时交通安检的问题,提出了八度卷积(OctConv)和注意力机制双向门控循环单元(GRU)神经网络相结合的X光安检图像分类方法。首先,利用八度卷积代替传统卷积,对输入的特征向量进行高低分频,并降低低频特征的分辨率,在有效提取X光安检图像特征的同时,减少了空间冗余。其次,通过注意力机制双向GRU,动态学习调整特征权重,提高危险品分类准确率。最后,在通用SIXRay数据集上的实验表明,对8000幅测试样本的整体分类准确率(ACC)、特征曲线下方面积(AUC)、正类分类准确率(PRE)分别为98.73%、91.39%、85.44%,检测时间为36.80 s。相对于目前主流模型,本文方法有效提高了X光安检图像危险品分类的准确率和速度。 展开更多
关键词 X光安检图像 八度卷积 双向门控循环单元 注意力机制
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基于变分模态分解的卷积神经网络−双向门控循环单元−多元线性回归多频组合短期电力负荷预测 被引量:19
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作者 方娜 李俊晓 +1 位作者 陈浩 李新新 《现代电力》 北大核心 2022年第4期441-448,共8页
为了有效提高电力负荷预测精度,针对电力负荷非线性、非平稳性、时序性的特点,提出了一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和多元线性回归(multiple line... 为了有效提高电力负荷预测精度,针对电力负荷非线性、非平稳性、时序性的特点,提出了一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU)和多元线性回归(multiple linear regression,MLR)混合的多频组合短期电力负荷预测模型。该模型先利用关联度分析得到相似日,并将其负荷组成新的数据序列,同时使用变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)将该数据序列进行分解,并重构成高低2种频率。对于高频分量,使用CNN-BiGRU模型进行预测;低频部分则使用MLR。最后将各个模型得出的预测结果叠加,得到最终预测结果。以2006年澳大利亚真实数据为例,进行短期电力负荷预测。仿真结果表明,相比于其他网络模型,该模型具有较高的预测精度和拟合能力,是一种有效的短期负荷预测方法。 展开更多
关键词 变分模态分解 卷积神经网络 双向门控循环单元 多元线性回归 负荷预测
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基于互补集合经验模态分解和改进麻雀搜索算法优化双向门控循环单元的交通流组合预测模型 被引量:5
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作者 殷礼胜 刘攀 +3 位作者 孙双晨 吴洋洋 施成 何怡刚 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第12期4499-4508,共10页
该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞... 该文针对短时交通流预测过程呈现的非线性、非平稳性及时序相关性特征,为提升预测的精度及收敛速度,提出一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和改进麻雀搜索算法(ISSA)优化双向门控循环单元(BiGRU)的组合预测模型。首先,考虑到端点飞翼问题,通过改进CEEMD算法将交通流量序列分解为体现路网交通趋势性、周期性及随机性的本征模态函数(IMF)分量,有效提取了其中的先验特征;随后,利用BiGRU网络挖掘交通流量序列中的时序相关性特征,为避免局部最优,并提高麻雀搜索算法(SSA)全局搜索及局部开发能力,采用ISSA对BiGRU网络权值参数迭代择优。实验结果表明,该组合预测模型中各组件对提高预测精度均起到正向作用,同时在不同交通流量数据集下的预测性能较对比算法均更优,展现了精准、快速的预测表现以及良好的泛化能力。 展开更多
关键词 短时交通流预测 互补集合经验模态分解 麻雀搜索算法 双向门控循环单元 边界局部特征延拓
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基于双向门控变分编码回归网络的涡扇发动机剩余寿命预测
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作者 徐浩 王波 +2 位作者 张猛 杨文龙 汪超 《计算机集成制造系统》 北大核心 2025年第2期616-626,共11页
针对涡扇发动机运行工况复杂,难以提取高维度、多参数监测数据的退化时序特征,从而影响模型预测性能的问题,提出一种基于双向门控变分编码回归网络的剩余使用寿命预测模型。首先在变分编码器(VAE)网络的编码端引入双向门控循环单元网络(... 针对涡扇发动机运行工况复杂,难以提取高维度、多参数监测数据的退化时序特征,从而影响模型预测性能的问题,提出一种基于双向门控变分编码回归网络的剩余使用寿命预测模型。首先在变分编码器(VAE)网络的编码端引入双向门控循环单元网络(BiGRU),充分挖掘多维度退化数据中的隐藏时序特征;其次重构变分编码器模型的解码器为回归网络,利用变分编码器潜在空间中的退化特征训练回归网络,并在损失函数中联合KL散度和回归误差来提高剩余使用寿命预测精度。为验证所提预测模型的高效性,在公开涡扇发动机数据集上与其他预测模型进行对比,验证了所提模型具有更优的预测精度。 展开更多
关键词 剩余寿命预测 变分编码器 双向门控循环单元网络 回归网络 涡扇发动机
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基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元的机械故障诊断方法研究 被引量:17
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作者 程建刚 毕凤荣 +3 位作者 张立鹏 李鑫 杨晓 汤代杰 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期77-83,92,共8页
为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断... 为解决传统机械故障诊断方法需要人工提取特征的不足,提出一种基于多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(multiple attention-convolutional neural networks-bidirectional gated recurrent unit,MA-CNN-BiGRU)的端到端的故障诊断方法。首先将原始时域数据输入卷积神经网络(convolutional meural networks,CNN)进行初步特征提取并降维,然后将结果重组输入双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit,BiGRU),可以有效地解决BiGRU对于过长序列数据处理困难的问题。采用美国凯斯西储大学开源轴承数据集进行训练,确定了最佳卷积层数和最佳样本长度约减比例分别为2和1/8。同时,通过在CNN和BiGRU中分别加入卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)和序列注意力模块(sequence attention module,SAM),进一步加强了模型对于关键信息的提取能力。最后实测柴油机故障振动信号试验表明:MA-CNN-BiGRU模型可以实现端到端的故障诊断,与变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)核模糊C均值聚类算法(VMD-kernel fuzzy C-means clustering,VMD-KFCM)、VMD-反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和一维CNN等方法进行对比,MA-CNN-BiGRU模型的故障诊断性能更优。 展开更多
关键词 注意力 故障诊断 多重注意力卷积神经网络双向门控循环单元(MA-CNN-BiGRU) 端到端
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基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析 被引量:15
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作者 张腾 刘新亮 高彦平 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第1期269-274,共6页
传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法。将情感积分引入卷积神经网络,利用情... 传统的情感分析方法不能获取全局特征,以及否定词、转折词和程度副词的出现影响句子极性判断。在深度学习方法基础上提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的短文本情感分析方法。将情感积分引入卷积神经网络,利用情感词自身信息,通过双向门控循环网络模型获取全局特征,对影响句子极性的否定词、转折词和程度副词引入注意力机制实现对这类词的重点关注,提取影响句子极性的重要信息。实验结果表明,该模型与现有相关模型相比,有效提高情感分类的准确率。 展开更多
关键词 深度学习 双向门控循环单元(Bi-GRU) 注意力机制 卷积神经网络 情感分析
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基于双向门控循环单元的电力系统暂态稳定评估 被引量:16
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作者 杜一星 胡志坚 +2 位作者 李犇 陈锦鹏 翁菖宏 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2021年第20期103-112,共10页
常规的机器学习模型应用于电力系统暂态稳定评估时对时间序列的整体感知能力较弱,难以挖掘蕴藏在电气量响应轨迹中的动态信息,且对于临界样本预测结果的可靠性较低。针对上述问题,提出了一种基于双向门控循环单元(BiGRU)的2阶段暂态稳... 常规的机器学习模型应用于电力系统暂态稳定评估时对时间序列的整体感知能力较弱,难以挖掘蕴藏在电气量响应轨迹中的动态信息,且对于临界样本预测结果的可靠性较低。针对上述问题,提出了一种基于双向门控循环单元(BiGRU)的2阶段暂态稳定评估方法。该方法以受扰后底层量测数据的动态轨迹作为输入,首先通过持续的动态评估筛选出可信样本,然后通过回归模型预测不确定样本和可信稳定样本的故障严重度。文中通过向损失函数中引入截断函数和权重系数对BiGRU分类器加以改进,强化了模型对困难样本和失稳样本的学习力度。在修改的新英格兰10机39节点系统上的实验结果表明,所提方法在显著减少对失稳样本漏判的同时,提升了对稳定样本的识别能力。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 深度学习 双向门控循环单元 时间序列 损失函数
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基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测 被引量:13
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作者 林靖皓 秦亮曦 +1 位作者 苏永秀 秦川 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第S01期51-55,共5页
针对影响芒果产量的相关气象要素繁多,它们与产量之间的关联关系复杂、难以用数学函数准确地描述的问题,提出一种基于自注意力机制具有长短期记忆功能的双向门控循环单元和卷积神经网络组合(Self-attention CBiGRU)模型。首先,利用CNN... 针对影响芒果产量的相关气象要素繁多,它们与产量之间的关联关系复杂、难以用数学函数准确地描述的问题,提出一种基于自注意力机制具有长短期记忆功能的双向门控循环单元和卷积神经网络组合(Self-attention CBiGRU)模型。首先,利用CNN卷积层(1D CNN)提取局部特征;其次将Self-attention机制用于进一步提取依赖特征,然后双向门控循环单元(BiGRU)会充分考虑年份之间的关联性,学习长期依赖特征;最后,利用广西某地3个气象站所收集到的24个芒果生产周期年份(从前一年第22旬到当年第21旬)每旬9个气象要素及芒果产量数据进行分析建模,建立了芒果产量预测Self-attention C-BiGRU模型。实验结果表明,Self-attention C-BiGRU模型预测的产量与实际产量的均方根误差为10.67,比支持向量回归(SVR)、误差后向传播神经网络(BPNN)、门控循环单元(GRU)、基于注意力机制的双向门控循环单元(BiGRU-Attention)、门控循环单元和卷积神经网络组合模型(GRU-CNN)、双向门控循环单元和卷积神经网络组合模型(C-BiGRU)分别平均降低了37.7%、42.1%、17.6%、4.1%、5.3%和5.9%。Selfattention C-BiGRU模型具有较高的预测准确性,对提升广西芒果产业发展、推进农业信息化有重要意义。 展开更多
关键词 芒果 产量预测 Self-attention 双向门控循环单元 卷积神经网络 循环神经网络
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基于双向门控循环单元的地表水氨氮预测 被引量:3
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作者 任永琴 金柱成 +2 位作者 俞真元 王晓丽 彭士涛 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期672-679,共8页
为提高水环境中NH_(4)^(+)-N的预测精度,提出了一种互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN)和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的混合预测模型(CCB).首先,通过CCEEMDAN将NH_(4)^(+)-N数据分解成一系列较为简单的模态成份;然后利用BiGRU神... 为提高水环境中NH_(4)^(+)-N的预测精度,提出了一种互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN)和双向门控循环单元(BiGRU)神经网络的混合预测模型(CCB).首先,通过CCEEMDAN将NH_(4)^(+)-N数据分解成一系列较为简单的模态成份;然后利用BiGRU神经网络对各成份进行预测,将所有分解成份的预测结果相加即可获得最终预测结果.以2017年6月~2020年2月鄱阳湖的NH_(4)^(+)-N数据进行模型性能验证.结果表明,利用CCB模型在1d后的NH_(4)^(+)-N预测中平均绝对百分比误差为3.38%,在7d后的NH_(4)^(+)-N预测中平均绝对百分比误差为6.82%,在15d后的NH_(4)^(+)-N预测中平均绝对百分比误差为9.41%,优于本文中参与比较的其他模型.CCB模型在NH_(4)^(+)-N预测方面具有良好的预测性能. 展开更多
关键词 鄱阳湖 氨氮(NH_(4)^(+)-N) 互补完全集合经验模式分解(CCEEMDAN) 双向门控循环单元(BiGRU)
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基于注意力机制的特征融合-双向门控循环单元多模态情感分析 被引量:3
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作者 赖雪梅 唐宏 +1 位作者 陈虹羽 李珊珊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第5期1268-1274,共7页
针对视频多模态情感分析中,未考虑跨模态的交互作用以及各模态贡献程度对最后情感分类结果的影响的问题,提出一种基于注意力机制的特征融合-双向门控循环单元多模态情感分析模型(AMF-BiGRU)。首先,利用双向门控循环单元(BiGRU)来考虑各... 针对视频多模态情感分析中,未考虑跨模态的交互作用以及各模态贡献程度对最后情感分类结果的影响的问题,提出一种基于注意力机制的特征融合-双向门控循环单元多模态情感分析模型(AMF-BiGRU)。首先,利用双向门控循环单元(BiGRU)来考虑各模态中话语间的相互依赖关系,并得到各模态的内部信息;其次,通过跨模态注意力交互网络层将模态内部信息与模态之间的交互作用相结合;然后,引入注意力机制来确定各模态的注意力权重,并将各模态特征进行有效融合;最后,通过全连接层和softmax层获取情感分类结果。在公开的CMU-MOSI和CMUMOSEI数据集上进行实验。实验结果表明,与传统的多模态情感分析方法(如多注意力循环网络(MARN))相比,AMF-BiGRU模型在CMU-MOSI数据集上的准确率和F1值分别提升了6.01%和6.52%,在CMU-MOSEI数据集上的准确率和F1值分别提升了2.72%和2.30%。可见,AMF-BiGRU模型能够有效提高多模态的情感分类性能。 展开更多
关键词 多模态 情感分析 双向门控循环单元 注意力机制 特征融合
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融合频带能量特征和双向门控循环单元的运动想象意图识别 被引量:4
17
作者 韩向可 郭士杰 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第9期3662-3667,共6页
针对脑电信号分类正确率低的问题,结合频带能量、小波包变换和双向门控循环网络,提出了一种基于频带能量特征序列和深度学习算法的运动想象意图识别方法。首先,利用小波包变换对脑电信号进行分解、重构,获得运动想象相关频带信号;其次,... 针对脑电信号分类正确率低的问题,结合频带能量、小波包变换和双向门控循环网络,提出了一种基于频带能量特征序列和深度学习算法的运动想象意图识别方法。首先,利用小波包变换对脑电信号进行分解、重构,获得运动想象相关频带信号;其次,对所得频带信号进行加窗,并滑动截取,通过计算所截每段信号能量,实现能量特征的时序化分解;最后利用双向门控循环网络对脑电信号进行识别并输出分类结果。实验结果表明:所提算法取得了92.1%的分类正确率,表明所提方法是切实可行的,能够有效改善分类识别率。 展开更多
关键词 频带能量 双向门控循环单元 运动想象 脑机接口
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结合ALBERT和双向门控循环单元的专利文本分类 被引量:29
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作者 温超东 曾诚 +1 位作者 任俊伟 张䶮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第2期407-412,共6页
随着专利申请数量的快速增长,对专利文本实现自动分类的需求与日俱增。现有的专利文本分类算法大都采用Word2vec和全局词向量(GloVe)等方式获取文本的词向量表示,舍弃了大量词语的位置信息且不能表示出文本的完整语义。针对上述问题,提... 随着专利申请数量的快速增长,对专利文本实现自动分类的需求与日俱增。现有的专利文本分类算法大都采用Word2vec和全局词向量(GloVe)等方式获取文本的词向量表示,舍弃了大量词语的位置信息且不能表示出文本的完整语义。针对上述问题,提出了一种结合ALBERT和双向门控循环单元(BiGRU)的多层级专利文本分类模型ALBERT-BiGRU。该模型使用ALBERT预训练的动态词向量代替传统Word2vec等方式训练的静态词向量,提升了词向量的表征能力;并使用BiGRU神经网络模型进行训练,最大限度保留了专利文本中长距离词之间的语义关联。在国家信息中心公布的专利数据集上进行有效性验证,与Word2vec-BiGRU和GloVe-BiGRU相比,ALBERT-BiGRU的准确率在专利文本的部级别分别提高了9.1个百分点和10.9个百分点,在大类级别分别提高了9.5个百分点和11.2个百分点。实验结果表明,ALBERT-BiGRU能有效提升不同层级专利文本的分类效果。 展开更多
关键词 专利文本 文本分类 ALBERT 双向门控循环单元 词向量
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改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的轴承故障诊断研究 被引量:13
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作者 杨云 丁磊 张昊宇 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2023年第4期538-545,共8页
针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新... 针对传统智能故障诊断依赖于人工经验进行特征提取和传统卷积神经网络(Convolutional neural networks, CNN)参数过多、训练量过大且无法充分利用时间序列信息的缺点,提出一种基于改进一维卷积神经网络与双向门控循环单元的深度学习新算法。首先,该方法利用一维卷积神经网络自提取能力进行特征提取,同时设计了一个全局均值池化层替换传统卷积神经网络的全连接层,减少参数数量;其次,引入双向门控循环单元学习特征信号中的时间序列关系;最后,通过支持向量机替换传统CNN中的Softmax层进行故障分类,进一步提高诊断的准确率。实验表明,该方法将诊断的准确率提升至99.8%,并且加快了诊断的速度。通过与其他方法的对比,证明了该方法有着更高的准确率,更快的诊断速度,更好的鲁棒性。 展开更多
关键词 轴承故障诊断 卷积神经网络 双向门控循环单元 支持向量机
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基于双向门控循环单元神经网络的间歇过程最终产品质量预测 被引量:4
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作者 骆楠 祁佳康 罗娜 《华东理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期807-814,共8页
从具有共性的间歇过程终点质量预测问题出发,针对生产过程的时间序列特性进行分析,提出了一种基于双向门控循环单元神经网络的预测模型,对不等长间歇过程进行最终产品质量预测。结合实际生产中对预测值的要求,构建了适应间歇过程的损失... 从具有共性的间歇过程终点质量预测问题出发,针对生产过程的时间序列特性进行分析,提出了一种基于双向门控循环单元神经网络的预测模型,对不等长间歇过程进行最终产品质量预测。结合实际生产中对预测值的要求,构建了适应间歇过程的损失函数,使模型在保证预测精度的前提下满足预测要求,从而获得更大的生产效益。将使用不同损失函数的双向门控循环(GRU)单元神经网络与多向偏最小二乘(MPLS)、神经网络(NN)、支持向量回归(SVR)以及门控循环单元神经网络的预测结果进行实验对比,结果表明双向门控循环单元神经网络具有更强的适用性和更高的准确性。 展开更多
关键词 间歇过程 质量预测 双向门控循环单元 损失函数 时间序列
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