检索结果-维普期刊中文期刊服务平台

基于Inception-BLSTM的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：16: 1; 作者赵凯辉吴思成 +2 位作者李涛贺才春查国涛《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第17期290-297,共8页; 针对传统的滚动轴承故障诊断方法依赖大量先验知识以及容易人为引入误差等缺点,结合Inception模型的多尺度抽象特征提取能力与双向长短时记忆(BLSTM)神经网络序列建模的优势,提出一种基于Inception-BLSTM的滚动轴承故障诊断方法。首先,... 展开更多; 关键词滚动轴承故障诊断 Inception模型双向长短时记忆(blstm); 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CNN-BLSTM的化妆品违法违规行为分类模型被引量：1: 2; 作者胡康何思宇 +1 位作者左敏葛伟《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期1151-1157,共7页; 针对化妆品安全监管部门抽样检测所含违法违规行为自动识别且分类困难的问题,建立语义分类自动识别模型,辅助有关部门构建智能化管理体系,依靠数据实现科学决策及有效监管。本文分别使用中文词向量及字向量作为双路模型输入,采用CNN(con... 展开更多; 关键词化妆品双维度模型自然语言处理位置感知注意力机制卷积神经网络双向长短时记忆网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向微博子话题检测的BTM模型研究被引量：6: 3; 作者曹春萍李瑜《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期2090-2095,共6页; 现今网络舆情传播速度快、影响力大,研究微博网络中舆情信息的话题检测对有关部门舆情治理以及应急处置具有重要意义.针对传统话题检测方法忽略了微博中更细粒度的子话题研究,并且检测的话题缺乏深层次的语义信息问题,本文将attention... 展开更多; 关键词子话题检测 BTM模型 attention机制 blstm模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模型的薄层结构智能反演试验分析被引量：5: 4; 作者杨娜霞赵东凤 +2 位作者郭淑文熊金良李国发《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第3期419-430,共12页; 受地震数据有效频带的限制,常规的地震反演方法很难对薄层结构进行准确刻画和描述。基于机器学习的地震反演方法是近年来用于薄层结构预测的新技术。为此,基于BLSTM-Net神经网络模型,针对薄层空间结构的预测问题开展了简单及复杂陆相沉... 展开更多; 关键词储层表征薄层结构 blstm-Net模型阻抗反演智能反演分辨率; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于经验小波变换的鄱阳湖COD_(Mn)预测被引量：4: 5; 作者陈伟金柱成 +3 位作者俞真元王晓丽彭士涛魏燕杰《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期180-187,共8页; 高锰酸盐指数(COD_(Mn))是衡量水质状况的最重要参数之一,能反映水体受还原性物质污染的程度。结合经验小波变换(EWT)和双向长短期记忆(BLSTM)神经网络,提出了一种先利用EWT将原始的COD_(Mn)时间序列分解成若干成分,然后利用BLSTM神经... 展开更多; 关键词水质预测 COD_(Mn) 经验小波变换(EWT) 双向长短期记忆(blstm) 机器学习数学模拟鄱阳湖; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Inception-BLSTM的滚动轴承故障诊断方法研究被引量：16: 1; 作者赵凯辉吴思成李涛贺才春查国涛; 机构湖南工业大学电气与信息工程学院湖南工业大学交通工程学院中车株洲电力机车研究所有限公司株洲时代新材料科技股份有限公司; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第17期290-297,共8页; 基金国家自然科学基金(61773159) 湖南省自然科学基金(2020JJ6083,2020JJ6067,2019JJ40072) 湖南省研究生科研创新项目(CX20190861)。; 文摘针对传统的滚动轴承故障诊断方法依赖大量先验知识以及容易人为引入误差等缺点,结合Inception模型的多尺度抽象特征提取能力与双向长短时记忆(BLSTM)神经网络序列建模的优势,提出一种基于Inception-BLSTM的滚动轴承故障诊断方法。首先,设计Inception模型从滚动轴承振动信号中提取出多尺度抽象特征。其次,设计BLSTM进一步学习特征信息的时间依赖性。最后,通过全连接层将特征信息映射到对应的故障模式并得出诊断结果。实验结果表明,该方法在多负载场景下的轴承故障识别精度达到了99.6%,具有良好的负载适应性以及抗干扰能力。; 关键词滚动轴承故障诊断 Inception模型双向长短时记忆(blstm); Keywords rolling bearing fault diagnosis Inception model bidirectional long short-term memory(blstm); 分类号 TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化] TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN-BLSTM的化妆品违法违规行为分类模型被引量：1: 2; 作者胡康何思宇左敏葛伟; 机构中国食品药品检定研究院信息中心北京工商大学农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2021年第6期1151-1157,共7页; 基金国家自然科学基金项目(61873027) 教育部人文社会科学研究青年基金项目(20YJCZH229) +1 种基金北京市教委科研计划项目(KM202010011011)。; 文摘针对化妆品安全监管部门抽样检测所含违法违规行为自动识别且分类困难的问题,建立语义分类自动识别模型,辅助有关部门构建智能化管理体系,依靠数据实现科学决策及有效监管。本文分别使用中文词向量及字向量作为双路模型输入,采用CNN(convolutional neural network)网络模型训练字向量,BLSTM(bidirectional long short-term memory)网络模型训练词向量,并在BLSTM中引入位置注意力机制,构建基于CNNBLSTM的字词双维度化妆品违法违规行为分类模型。在染发类化妆品抽样检测数据集上进行的对比实验结果表明,CNN-BLSTM模型准确率比常用的几种深度神经网络模型均有明显提高,验证了其合理性和有效性。; 关键词化妆品双维度模型自然语言处理位置感知注意力机制卷积神经网络双向长短时记忆网络; Keywords cosmetics double-dimensional model natural language processing location awareness attention mechanism CNN blstm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向微博子话题检测的BTM模型研究被引量：6: 3; 作者曹春萍李瑜; 机构上海理工大学光电信息与计算机工程学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期2090-2095,共6页; 基金国家自然科学基金项目(71901144)资助.; 文摘现今网络舆情传播速度快、影响力大,研究微博网络中舆情信息的话题检测对有关部门舆情治理以及应急处置具有重要意义.针对传统话题检测方法忽略了微博中更细粒度的子话题研究,并且检测的话题缺乏深层次的语义信息问题,本文将attention机制与BLSTM融入到BTM模型中,构建词对主题模型ATT-BLSTM-BTM.该模型通过BLSTM训练词与词之间的相互关系,同时,利用attention机制计算特征词注意力概率分布,以降低语料库中无关词汇对建模的影响,从而提高BTM模型检测子话题的精准性.实验结果显示,本文模型与传统的LDA、BTM和NTM模型相比,生成的子话题在KL值与PMI值上都有明显的提升,证明本文所提模型能够生成质量更高的子话题.; 关键词子话题检测 BTM模型 attention机制 blstm模型; Keywords subtopic detection BTM model attention mechanism blstm model; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模型的薄层结构智能反演试验分析被引量：5: 4; 作者杨娜霞赵东凤郭淑文熊金良李国发; 机构中国石油大学(北京)油气资源与探测国家重点实验室中国石油大学(北京)CNPC物探重点实验室中国石油天然气股份有限公司大港油田勘探开发研究院中国石油天然气股份有限公司大港油田分公司; 出处《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第3期419-430,共12页; 基金国家自然科学基金面上项目(41874141) 中国石油天然气集团有限公司-中国石油大学(北京)战略合作科技专项(ZLZX2020-03)共同资助; 文摘受地震数据有效频带的限制,常规的地震反演方法很难对薄层结构进行准确刻画和描述。基于机器学习的地震反演方法是近年来用于薄层结构预测的新技术。为此,基于BLSTM-Net神经网络模型,针对薄层空间结构的预测问题开展了简单及复杂陆相沉积模型的阻抗反演试验分析。首先,构建简单的薄互层模型,开展基于BLSTM-Net模型智能反演与基于测井约束的常规地震反演方法的试验对比,同时对BLSTM-Net模型的抗噪性进行测试;然后,构建典型的陆相沉积复杂薄互层地质模型,对反演结果的可靠性及其对地震频带的依赖性进行试验分析;最后,对比分析BLSTM-Net神经网络模型与稀疏脉冲反演对弱反射的恢复和保护能力。模型试验结果表明,基于BLSTM-Net模型的反演方法较常规反演方法具有更强的薄层结构预测能力,且对弱反射具有更好的保护作用,具有更大幅度提高实际地震数据薄层刻画精度的理论优势和技术潜力。; 关键词储层表征薄层结构 blstm-Net模型阻抗反演智能反演分辨率; Keywords reservoir characterization thin-layer structure blstm-Net model seismic impedance inversion intelligent inversion resolution; 分类号 P631 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于经验小波变换的鄱阳湖COD_(Mn)预测被引量：4: 5; 作者陈伟金柱成俞真元王晓丽彭士涛魏燕杰; 机构天津理工大学环境科学与安全工程学院朝鲜理科大学数学系交通运输部天津水运工程科学研究院; 出处《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期180-187,共8页; 基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项(TKS190202,TKS20200405) 天津市科技计划项目(20JCQNJC00100)。; 文摘高锰酸盐指数(COD_(Mn))是衡量水质状况的最重要参数之一,能反映水体受还原性物质污染的程度。结合经验小波变换(EWT)和双向长短期记忆(BLSTM)神经网络,提出了一种先利用EWT将原始的COD_(Mn)时间序列分解成若干成分,然后利用BLSTM神经网络对分解出来的每个成分进行预测,最后将所有成分的预测结果重建获得最终COD_(Mn)预测值的新的混合模型EWT-BLSTM;并以2017年8月—2020年4月鄱阳湖COD_(Mn)监测数据为研究对象,进行模型性能验证。结果表明:EWTBLSTM模型具有良好的预测性能,预测未来1 d以后的COD_(Mn)时,EWT-BLSTM模型的平均绝对百分比误差为2.25%,与单一BLSTM神经网络模型相比降低了10.53%;预测未来7 d以后的COD_(Mn)时,EWT-BLSTM模型的平均绝对百分比误差为8.36%,与单一BLSTM神经网络模型相比降低了16.16%。在COD_(Mn)峰值处,该模型依然保持较高稳定的预测性能,说明在数据相对复杂、极端的情况下,该模型依然适用。; 关键词水质预测 COD_(Mn) 经验小波变换(EWT) 双向长短期记忆(blstm) 机器学习数学模拟鄱阳湖; Keywords water quality forecast COD_(Mn) empirical wavelet transform(EWT) bidirectional long short-term memory(blstm) machine learning mathematical modelling Poyang Lake; 分类号 X524 [环境科学与工程—环境工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于Inception-BLSTM的滚动轴承故障诊断方法研究	赵凯辉吴思成李涛贺才春查国涛	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2021	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于CNN-BLSTM的化妆品违法违规行为分类模型	胡康何思宇左敏葛伟	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2021	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向微博子话题检测的BTM模型研究	曹春萍李瑜	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2022	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于模型的薄层结构智能反演试验分析	杨娜霞赵东凤郭淑文熊金良李国发	《石油物探》 CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于经验小波变换的鄱阳湖COD_(Mn)预测	陈伟金柱成俞真元王晓丽彭士涛魏燕杰	《环境工程技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料