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基于seq2seq模型的民航报文智能纠错研究 被引量:2
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作者 李强 杨红雨 +2 位作者 刘洪 武喜萍 胡浩亮 《长江信息通信》 2021年第2期29-31,共3页
针对民航报文在传输过程中,存在人为或者环境影响,导致出现错误,尤其是航路字段出现错误的现象,提出了一种基于seq2seq模型的深度学习方法,发现并纠正航路中存在的多点、少点、错点或混合错误的报文错误。并在seq2seq模型中加入attentio... 针对民航报文在传输过程中,存在人为或者环境影响,导致出现错误,尤其是航路字段出现错误的现象,提出了一种基于seq2seq模型的深度学习方法,发现并纠正航路中存在的多点、少点、错点或混合错误的报文错误。并在seq2seq模型中加入attention机制,解决模型的输入输出序列不对应问题,有效提高了纠错得准确率。通过仿真实验验证了结合注意力机制的条件生成模型可以有效地发现并纠正报文中的航路错误,有效地减少管制员的压力,提高了航空安全性。 展开更多
关键词 报文纠错 seq2seq模型 attention机制 神经网络
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基于Seq2Seq深度学习模型的焦炉煤气发生量预测方法研究 被引量:2
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作者 王文婷 刘姝君 +2 位作者 张耀聪 杜小泽 许潼 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2023年第5期50-58,共9页
为实现钢铁生产过程中副产煤气的精准预测,构建了基于序列到序列的深度学习模型.通过编码器计算输入序列的隐状态得到隐状态矩阵,并通过解码器对其进行解码得到预测结果.根据灰色关联度分析关联度较高的输入参数,针对钢铁生产中煤气产... 为实现钢铁生产过程中副产煤气的精准预测,构建了基于序列到序列的深度学习模型.通过编码器计算输入序列的隐状态得到隐状态矩阵,并通过解码器对其进行解码得到预测结果.根据灰色关联度分析关联度较高的输入参数,针对钢铁生产中煤气产量不稳定波动的特点,利用箱线图和hampel滤波对原始数据的极端异常点和突变点进行处理,对输入模型分别进行单步和多步预测.结果表明:单步预测时基于Seq2Seq结构的模型较单一模型预测性能有所提高,其中LSTM2GRU模型对峰谷值拟合表现最优;多步预测时LSTM2GRU模型可有效降低模型性能下降趋势,通过在2个数据集与LSTM2LSTM模型和GRU2GRU模型对比发现,LSTM2GRU模型均方根误差分别下降了5.3%、5.6%和9%、7.7%,平均绝对误差分别下降了7.3%、7%和9.7%、7.8%.因此,LSTM2GRU模型相比其他模型更适合长尺度时间序列的预测,在模型中引入GRU结构提高了预测精度,缩短了预测耗时. 展开更多
关键词 煤气预测 神经网络 深度学习 seq2seq模型 灰色关联度
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基于改进Seq2Seq-Attention模型的文本摘要生成方法 被引量:3
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作者 门鼎 陈亮 《电子设计工程》 2022年第23期6-10,共5页
针对文本摘要生成中词汇语义表达不准确,重复生成以及核心词丢失等问题,提出了一种混合式文本摘要自动生成方法进行摘要抽取,并通过Seq2Seq-Attention模型进行文本摘要生成,在注意力机制中加入核心词,结合指针网络生成模型,该模型可以... 针对文本摘要生成中词汇语义表达不准确,重复生成以及核心词丢失等问题,提出了一种混合式文本摘要自动生成方法进行摘要抽取,并通过Seq2Seq-Attention模型进行文本摘要生成,在注意力机制中加入核心词,结合指针网络生成模型,该模型可以通过核心词中的重要信息,构建出摘要框架,生成信息全面精炼的文章摘要。解决重复生成以及核心词丢失等问题,文本词汇语义表达准确率明显提高,使得生成的摘要更加流畅。将模型混合进行实验,模型实验数据表明,BERT⁃SUM+Seq2Seq-Attention模型相比于传统模型ROUGE平均值提高了1.6%,混合模型的文本摘要自动生成技术能够提取文本数据中的关键词,形成简单有效的文本段落。 展开更多
关键词 文本摘要 自动生成 seq2seq-Attention模型 BERTSUM模型
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基于LSTM与seq2seq模型的短期电力负荷预测方法 被引量:7
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作者 李建芳 纪鑫 +2 位作者 张海峰 赵晓龙 陈润东 《电子设计工程》 2023年第24期150-153,158,共5页
为了提高短期负荷预测的精度,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)与seq2seq(sequence to sequence)模型预测短期电力负荷。根据电力负荷数据的组成结构和产生原理,收集历史负荷数据,通过缺失补全、归一化等步骤,完成初始收集... 为了提高短期负荷预测的精度,利用长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)与seq2seq(sequence to sequence)模型预测短期电力负荷。根据电力负荷数据的组成结构和产生原理,收集历史负荷数据,通过缺失补全、归一化等步骤,完成初始收集数据的预处理。构建LSTM与seq2seq模型,利用该模型提取历史电力负荷数据特征,推导出电力负荷数据的变化规律。综合考虑了各因素对电网的影响,得到了电网的短期负荷预测结果。实验结果证明,与传统预测方法相比,在工作日和休息日中,优化设计预测方法的平均误差分别降低了5.64 kW·h和3.53 kW·h,提高了电力负荷预测精度。 展开更多
关键词 LSTM seq2seq模型 短期电力负荷 负荷预测
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基于大感知域LSTM-Seq2Seq模型的代码缺陷检测方法 被引量:2
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作者 王鹏 姚鑫鹏 +2 位作者 汪克念 陈文琪 陈曦 《中国民航大学学报》 CAS 2023年第2期14-20,38,共8页
针对现有基于深度神经网络的代码缺陷检测方法无法分析缺陷特征并输出相关评审建议的问题,提出一种基于大感知域LSTM-Seq2Seq模型的代码缺陷检测方法。首先,使用长短期记忆网络(LSTM,long short-term memory)学习缺陷代码的编码特征,建... 针对现有基于深度神经网络的代码缺陷检测方法无法分析缺陷特征并输出相关评审建议的问题,提出一种基于大感知域LSTM-Seq2Seq模型的代码缺陷检测方法。首先,使用长短期记忆网络(LSTM,long short-term memory)学习缺陷代码的编码特征,建立缺陷判别模型。其次,针对模型与数据集不匹配的问题,向序列到序列模型(Seq2Seq,sequence to sequence)引入代码段长度系数,提升模型对代码评审任务的适用度;通过建立代码缺陷特征与评审建议特征间的映射关系建立了代码分析模型,实现评审输出功能。最后,利用公开数据集SARD对该方法进行了验证,该方法在准确率、召回率、F1值方面的测试结果分别为92.50%、87.20%、87.60%,典型代码缺陷输出的评审文本与专家评审的文本相似度为85.99%,可有效减少评审过程对专家经验的依赖。 展开更多
关键词 缺陷检测 代码评审 长短期记忆网络(LSTM) 序列到序列模型(seq2seq)
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引入小波分解的Seq2Seq水质多步预测模型研究 被引量:1
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作者 白雯睿 杨毅强 李强 《现代电子技术》 2022年第17期100-105,共6页
针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解(WD)分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记... 针对现有水质预测模型对水质多步预测大多采用向量输出的预测模式,忽略了时序预测的输出之间存在的时序联系,导致水质多步预测性能较差的问题,采用小波分解(WD)分解水质数据来提取隐藏的水质特征,然后基于分解所得的序列,建立以长短时记忆(LSTM)网络作为编码器和解码器的序列到序列(Seq2Seq)的预测模型,以期望解决时序预测的输出序列之间存在的依赖性问题。采用珠江流域老口站的溶解氧数据验证模型进行7日预测的效果,实验结果表明,LSTM模型处理该问题的能力要强于传统的MLP及SVR模型,而在LSTM模型的基础上构成的WD-Seq2Seq模型的预测效果进一步提升,溶解氧的7日预测平均MAE仅有0.1471,7日预测平均MSE仅有0.0412,7日预测平均RMSE仅有0.1973,水质类别的7日预测平均准确率达到93.26%。 展开更多
关键词 小波分解 LSTM模型 seq2seq模型 多步预测 时间序列 水质预测 水质指标 溶解氧
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公交专用道条件下公交车辆轨迹的Seq2Seq预测 被引量:6
7
作者 张楠 董红召 佘翊妮 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期1482-1489,1517,共9页
即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性.简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影... 即使在公交专用道条件下,因受前方车辆、站台通行能力、行人过街等因素影响,由路段上游到下游停车线持续一定时长的公交车辆轨迹仍然表现出较强的不确定性.简单场景下的单一目标时间序列模型难以有效应对不确定性对公交车辆轨迹预测的影响.针对上述问题,提出将车辆通过路段的整体轨迹表示为由多个相对简单的局部时间序列顺序组成的高维时间序列,应用循环神经网络的单层和多层循环编码器-解码器结构建立高维时间序列中局部序列和整体序列的映射关系,从当前时段轨迹序列开始依次循环预测每个局部序列直到获得未来时段的整体序列.在实验验证中,采用杭州市文三路公交线路的实测GPS轨迹数据对2种结构进行训练和测试.结果表明,所提方法优于现有流行的多步循环序列到序列方法,其中多层结构预测结果和复杂场景的泛化性能均优于单层结构. 展开更多
关键词 高维时间序列 循环神经网络(RNN) 序列到序列(seq2seq) 多层循环编码器-解码器(HRED) 智能交通系统(ITS)
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考虑水文机理的深度学习径流预测模型及其可解释性
8
作者 姚泰伦 肖培伟 +3 位作者 陆宝宏 熊子云 王淼 王冰冰 《水力发电》 2025年第3期12-21,56,共11页
为提升深度学习模型的日径流预测精度,增强模型的可信度,可引入水文模型的物理过程作为深度学习模型的输入。考虑新安江模型不同模块的输出数据作为额外特征输入,分别应用于GRU、GRU-Seq2seq-Attention两种深度学习模型中,研究不同输入... 为提升深度学习模型的日径流预测精度,增强模型的可信度,可引入水文模型的物理过程作为深度学习模型的输入。考虑新安江模型不同模块的输出数据作为额外特征输入,分别应用于GRU、GRU-Seq2seq-Attention两种深度学习模型中,研究不同输入特征和不同模型结构对径流预测结果的影响;采用积分梯度法对深度学习模型进行可解释性分析。结果表明:将不同输入特征引入深度学习模型中,显著提升了模型径流预测的精度,其中考虑模拟产流的GRU-Seq2seq-Attention模型预测精度最优;全局与局部可解释性分析揭示了不同模型在不同流量场景下捕捉关键特征的偏好,为模型的后续优化和改进提供了重要指导。 展开更多
关键词 径流预测 seq2seq模型 深度学习模型 耦合模型 可解释性
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时间序列模型分析威海市近50年气温变化特征 被引量:4
9
作者 王朋朋 程杰 +3 位作者 袁峰 赵士伟 杨健 刘咏 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 北大核心 2015年第6期1051-1055,共5页
利用时间序列模型,以及趋势分析、小波变换、M-K突变检验等统计学分析方法,分析了威海站1964年-2013年的平均气温、平均最高气温和平均最低气温的年变化、年平均气温的季节变化、时频特点,并对平均气温变化进行了突变检验,发现1964年-2... 利用时间序列模型,以及趋势分析、小波变换、M-K突变检验等统计学分析方法,分析了威海站1964年-2013年的平均气温、平均最高气温和平均最低气温的年变化、年平均气温的季节变化、时频特点,并对平均气温变化进行了突变检验,发现1964年-2013年威海市年平均气温呈上升趋势,气温倾向率为0.35℃/(10a);各季节气温倾向率分别为0.427℃/(10a)、0.268℃/(10a)、0.241℃/(10a)和0.287℃/(10a),其中春季(0.427℃/(10a))增温对该市年平均气温变化的贡献最大;春季气温呈现降-升-降-升-降的交替变化,为四季气温变化最明显的季节;年平均气温突变发生在1987年;各个季节在发生突变后均升温趋势显著。 展开更多
关键词 时间序列模型 威海站 趋势分析 小波变换 M2K突变检验
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基于NGA-BSSA13地震动衰减模型的主余震序列构造方法
10
作者 闻锐 陈立 《水力发电》 北大核心 2017年第8期48-51,66,共5页
地震的发生都伴随着主震、余震或震群的地震序列,因此考虑主余震序列地震动能够更加合理地反映工程的抗震能力。参照已有的相关研究成果,考虑震级、震距、发震机制、发震构造类型、局部场地条件、盆地效应、上盘效应等各类影响因素,基于... 地震的发生都伴随着主震、余震或震群的地震序列,因此考虑主余震序列地震动能够更加合理地反映工程的抗震能力。参照已有的相关研究成果,考虑震级、震距、发震机制、发震构造类型、局部场地条件、盆地效应、上盘效应等各类影响因素,基于NGA-WEST2-BSSA13地震动衰减模型,建立了主余震序列地震动参数构造方法。 展开更多
关键词 地震动参数 衰减模型 主余震序列 NGA—WEST2 BSSA13
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中国XCO_(2)浓度时空分布特征及影响因素研究
11
作者 章莹莹 朱汉聪 杨莉 《科技通报》 2024年第8期95-100,共6页
本文基于GOSAT卫星遥感监测的XCO_(2)数据,分析2011—2020年我国XCO_(2)的时空动态特征,并采用Pearson相关系数以及时空地理加权回归模型,探讨自然和人类活动对中国XCO_(2)分布的影响机制。结果表明:(1)高浓度XCO_(2)在空间上呈现“东南... 本文基于GOSAT卫星遥感监测的XCO_(2)数据,分析2011—2020年我国XCO_(2)的时空动态特征,并采用Pearson相关系数以及时空地理加权回归模型,探讨自然和人类活动对中国XCO_(2)分布的影响机制。结果表明:(1)高浓度XCO_(2)在空间上呈现“东南高-西北低”的分布格局,在局部地区存在高浓度聚集现象。除新疆和西藏西部沙漠地区外,低浓度XCO_(2)按照高纬度到低纬度递减,东部与中西部地区浓度差距超过6 g/mL。(2)2011—2020年的XCO_(2)年均变化幅度超过5.5%;月均XCO_(2)在年内呈周期变化,浓度变化速率最高出现在春夏过渡期,且每年夏季都会出现XCO_(2)相对于该年的快速下降过程。(3)XCO_(2)与各影响因素的相关性由高到低排序为:化石燃料燃烧的碳排放、植被、降水以及气温。随着时间的推移,化石燃料燃烧产生的碳排放对XCO_(2)分布的正向影响空间范围逐渐缩小,而气温的影响在影响强度和影响空间范围上均呈现增大趋势。 展开更多
关键词 XCO_(2) 时间序列分析 时空地理加权回归模型 影响因素
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北京市城镇居民消费函数模型 被引量:7
12
作者 张小燕 《北京服装学院学报(自然科学版)》 CAS 2001年第1期73-78,共6页
运用数理统计的R-P~2准则,简单、直观地确定了北京市城镇居民消费函数模型;并从计量经济学角度,结合消费函数的经济理论,通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程,对模型反复修正与改进,最... 运用数理统计的R-P~2准则,简单、直观地确定了北京市城镇居民消费函数模型;并从计量经济学角度,结合消费函数的经济理论,通过对模型经济意义检验、统计检验、计量经济学检验以及模型预测检验等过程,对模型反复修正与改进,最终得到了与绝对收入假说下的消费模型相一致的北京市城镇居民消费模型.对所得模型进行预测检验,结果显示,计量经济模型较R-P~2所得模型更为合理、精确,对制定相关经济政策更具指导意义. 展开更多
关键词 北京 居民消费模型 Rp^2准则 序列相关性 异方差性 多重共线性 差分方程
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基于深度自编码器的智能电网窃电网络攻击异常检测 被引量:1
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作者 黄燕 李金灿 +2 位作者 杨霞琴 李佩 李梓 《电子技术应用》 2024年第2期76-82,共7页
现有AMIs中的异常检测器存在浅层架构,难以捕获时间相关性以及电力消耗数据中存在的复杂模式,从而影响检测性能。提出基于长短期记忆(LSTM)的序列对序列(seq2seq)结构的深度(堆栈)自编码器。自动编码器结构的深度有助于捕获数据的复杂模... 现有AMIs中的异常检测器存在浅层架构,难以捕获时间相关性以及电力消耗数据中存在的复杂模式,从而影响检测性能。提出基于长短期记忆(LSTM)的序列对序列(seq2seq)结构的深度(堆栈)自编码器。自动编码器结构的深度有助于捕获数据的复杂模式,seq2seq LSTM模型可以利用数据的时间序列特性。研究了简单自编码器、变分自编码器和注意自编码器(AEA)的性能,得出在这3种自编码器采用seq2seq结构时检测性能优于全连接结构。仿真结果表明,带有注意力机制的检测器(AEA)检出率和虚警率分别比现有性能最好的检测器高4%~21%和4%~13%。 展开更多
关键词 自动编码器 深度机器学习 窃电 超参数优化 序列到序列(seq2seq)
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基于深度学习的无线衰落信道预测方法
14
作者 贺鹏飞 魏健 +1 位作者 李豪 姜涛 《山西电子技术》 2024年第3期59-61,87,共4页
分别从LSTM和Seq2Seq两方面对无线衰落信道进行预测。首先利用Rayleigh模型和Ricean模型产生不同衰落程度的衰落参数,利用Jakes模型生成信道模型;然后利用LSTM和Seq2Seq生成预测器并利用部分数据进行训练;最后用滑窗模型对信道进行预测... 分别从LSTM和Seq2Seq两方面对无线衰落信道进行预测。首先利用Rayleigh模型和Ricean模型产生不同衰落程度的衰落参数,利用Jakes模型生成信道模型;然后利用LSTM和Seq2Seq生成预测器并利用部分数据进行训练;最后用滑窗模型对信道进行预测、仿真、对比、分析。 展开更多
关键词 神经网络 无线信道预测 Rayleigh模型 LSTM预测模型 seq2seq预测模型
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远东拟沙丁鱼黄嘌呤氧化酶抑制肽的制备及其降尿酸活性的研究 被引量:5
15
作者 詹苏泓 吉宏武 +6 位作者 张迪 韦柳益 彭烁 陈铭 宋文奎 瞿瑜杉 刘书成 《食品与发酵工业》 CAS CSCD 北大核心 2022年第16期79-86,共8页
为了从远东拟沙丁鱼肉酶解物中制备黄嘌呤氧化酶(xanthine oxidase,XO)抑制肽并研究其降尿酸活性,该研究以远东拟沙丁鱼肉为原料,XO抑制率为考察指标,采用碱性蛋白酶水解远东拟沙丁鱼肉,产生的酶解物通过超滤与凝胶色谱、反相高效液相色... 为了从远东拟沙丁鱼肉酶解物中制备黄嘌呤氧化酶(xanthine oxidase,XO)抑制肽并研究其降尿酸活性,该研究以远东拟沙丁鱼肉为原料,XO抑制率为考察指标,采用碱性蛋白酶水解远东拟沙丁鱼肉,产生的酶解物通过超滤与凝胶色谱、反相高效液相色谱(reversed phase high performance liquid chromatography,RP-HPLC)分离纯化,从中分离出2个XO抑制肽,它们的氨基酸序列采用超高效液相四级杆飞行时间串联质谱(ultra-high performance liquid chromatography quadrupole time of flight tandem mass spectrometry,UPLC-MS/MS)鉴定为苯丙氨酸-亮氨酸-精氨酸(Phe-Leu-Arg,FLR)与精氨酸-脯氨酸-赖氨酸(Arg-Pro-Lys,RPK)。采用腺苷及XO联合诱导人肾皮质近曲小管上皮细胞(HK-2)构建高尿酸细胞模型,对2个肽的降尿酸功效进行评价,结果显示FLR、RPK具有显著降尿酸作用。 展开更多
关键词 XO抑制肽 氨基酸序列 HK-2高尿酸模型 降尿酸 远东拟沙丁鱼
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长输热油管道非稳态油温预测 被引量:2
16
作者 于涛 展明达 +1 位作者 张文瑄 胡静 《石油化工高等学校学报》 CAS 2020年第6期71-78,共8页
热油管道上游站场启停加热炉后,下游进站油温的非稳态变化趋势影响管道清管前启炉热洗、异常停炉应急处置等工作,非稳态油温趋势变化的准确预测可有效提高管道安全运行与节能降耗工作的开展。为此,采用深度学习的框架,将上下游油温的非... 热油管道上游站场启停加热炉后,下游进站油温的非稳态变化趋势影响管道清管前启炉热洗、异常停炉应急处置等工作,非稳态油温趋势变化的准确预测可有效提高管道安全运行与节能降耗工作的开展。为此,采用深度学习的框架,将上下游油温的非稳态过程看作序列到序列的映射关系,建立基于attention机制的seq2seq非稳态油温预测模型。通过相关性分析选取上游出站非稳态油温、管道流量、地温等参数作为模型影响因子,并计算获得相关度。在HY热油管道的SCADA系统数据库中下载相关参数历史数据,作为样本数据,经数据预处理后,对模型进行训练测试。将训练完成的模型应用于实际生产,获得预测值与真实值误差为±0.2℃,启停加热炉过程预测值与真实值的相关系数R分别为0.96和0.99,均方根误差分别为0.11和0.09,可见模型可有效预测下游站场非稳态油温。该模型基于实际生产数据驱动,为未来管道智能化控制奠定基础。 展开更多
关键词 热油管道 非稳态油温 seq2seq 预测模型
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面向区域化综合能源调度的负荷预测算法设计 被引量:1
17
作者 苗福丰 吴豫 《电子设计工程》 2023年第15期173-177,共5页
为了提升区域化综合能源系统的调度水平,对多能源形态下的能源负荷预测算法进行了研究。针对清洁能源供应的波动性与随机性,建立了某区域的综合能源调度模型。该模型将负荷预测问题转化为时间序列处理问题,并引入循环神经网络(RNN)来进... 为了提升区域化综合能源系统的调度水平,对多能源形态下的能源负荷预测算法进行了研究。针对清洁能源供应的波动性与随机性,建立了某区域的综合能源调度模型。该模型将负荷预测问题转化为时间序列处理问题,并引入循环神经网络(RNN)来进行问题求解。同时在求解过程中使用Seq2Seq替代了传统的RNN神经元,且采用GRU作为编码器-解码器进行序列长度转换,从而有效规避了RNN网络在进行不同长度输入输出序列处理时的缺点。通过在某区域的综合能源系统内进行的算法仿真结果表明,负荷预测的相对误差小于4.5%,故能够满足能源调度的生产要求。由对比实验可知,所提算法的MAE及RMSE分别可达到3.25%、4.13%,相较于BP网络与传统RNN网络均有显著改善。 展开更多
关键词 能源调度 RNN seq2seq GRU 时间序列处理 负荷预测
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基于机器学习和图像处理的护理机器人 被引量:1
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作者 胡振圆 王路平 +1 位作者 于晗 温德丰 《科技创新与应用》 2022年第5期46-47,50,共3页
文章提出了一款基于树莓派,采用计算机语言进行编程,通过Open CV进行人脸识别判断谈话对象的医用护理机器人系统。可根据医疗使用要求,完成心理辅导,代替护士查房,生成电子病历,语音视频记录谈话内容,数据记录等。可在特定情况下代替护... 文章提出了一款基于树莓派,采用计算机语言进行编程,通过Open CV进行人脸识别判断谈话对象的医用护理机器人系统。可根据医疗使用要求,完成心理辅导,代替护士查房,生成电子病历,语音视频记录谈话内容,数据记录等。可在特定情况下代替护士的工作,减轻护士负担,并在一定程度上缓解患者病痛。 展开更多
关键词 医用护理机器人 树莓派 Open CV AI人脸识别技术 seq2seq模型 PCA方法 KNN算法
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