基于1D卷积与特征融合的深度学习轴承诊断算法研究Research on Deep Learning Bearing Diagnosis Algorithm Based on 1D Convolution and Feature Fusion
余 波, 王朝宇, 付志超, 凌 静, 陈军江 下载量: 529 浏览量: 4,651 科研立项经费支持
计算机科学与应用 Vol.10 No.11, November 27 2020, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2020.1011222 被引量
基于CNN-LSTM的兰州市PM2.5浓度预测研究Prediction of PM2.5 Concentration in Lanzhou City Based on CNN-LSTM
戴林林, 周文学 下载量: 240 浏览量: 609 国家自然科学基金支持
应用数学进展 Vol.12 No.3, March 16 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2023.123102 被引量
基于CNN-LSTM模型的全球气温预测研究Research on Global Temperature Prediction Based on CNN-LSTM Model
张 宇, 何青霞, 曾诗懿 下载量: 134 浏览量: 835 科研立项经费支持
应用数学进展 Vol.13 No.1, January 23 2024, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2024.131033 被引量
一种新型用于电能质量扰动信号分类的混合深度学习方法A Novel Hybrid Deep Learning Method for Power Quality Disturbance Classification
王怡沁 下载量: 173 浏览量: 341
软件工程与应用 Vol.11 No.6, December 31 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/SEA.2022.116153 被引量
Cascade R-CNN和YOLOv3在导弹目标识别中的应用Application of Cascade R-CNN and YOLOv3 in Missile Target Recognition
刘志赢, 谢春思, 李进军, 桑 雨 下载量: 926 浏览量: 2,671
图像与信号处理 Vol.9 No.2, March 26 2020, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/JISP.2020.92013 被引量
基于自变权的CNN & LSTM组合PM2.5浓度预测——以北京为例Combined PM2.5 Concentration Prediction Model Based on CNN & LSTM of Variable Weight—A Case Study of Beijing
严 洁, 王桂芝 下载量: 358 浏览量: 695 国家社会科学基金支持
应用数学进展 Vol.11 No.4, April 28 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2022.114227 被引量
基于CNN-LSTM模型的比特币价格预测Bitcoin Price Prediction Based on CNN-LSTM Model
包娜萍, 邢紫豪, 夏 羽 下载量: 328 浏览量: 1,370
应用数学进展 Vol.11 No.5, May 27 2022, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AAM.2022.115315 被引量
基于CNN-BiLSTM-ARIMA模型的煤炭价格预测研究Coal Price Prediction Based on CNN-BiLSTM-ARIMA Model
刘嘉璇, 周 昊, 花 磊, 崔 骥 下载量: 163 浏览量: 307 国家自然科学基金支持
运筹与模糊学 Vol.13 No.6, December 29 2023, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/ORF.2023.136759 被引量
基于RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF的高中数学知识实体识别Entity Recognition of High School Mathematics Knowledge Based on RoBERTa-CNN-BiLSTM-CRF
赵梓宏, 单 菁, 王佳英 下载量: 96 浏览量: 277 科研立项经费支持
人工智能与机器人研究 Vol.13 No.1, February 29 2024, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/AIRR.2024.131014 被引量
基于改进Faster R-CNN模型的水面漂浮物检测方法River Drifting Garbage Detection Based on the Improved Faster R-CNN
黄海源, 赵子豪, 张海刚, 薛元飞 下载量: 541 浏览量: 1,422 科研立项经费支持
计算机科学与应用 Vol.11 No.12, December 29 2021, PDF, HTML, XML DOI:10.12677/CSA.2021.1112314 被引量