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多通道CNN-BiLSTM的短时温度预测 被引量:1
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作者 李昌响 赵嘉 +2 位作者 韩龙哲 樊棠怀 李桢桢 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第3期325-330,共6页
温度数据具有明显的反向、时序相关性及多尺度特征,提升温度预测精度的关键在于能否有效提取温度数据的上述特征.为提取这些特征,该文提出一种多通道卷积双向长短期记忆网络(convolutional neural network-bidirection long short-term ... 温度数据具有明显的反向、时序相关性及多尺度特征,提升温度预测精度的关键在于能否有效提取温度数据的上述特征.为提取这些特征,该文提出一种多通道卷积双向长短期记忆网络(convolutional neural network-bidirection long short-term memory,CNN-BiLSTM)的短时温度预测模型.该模型首先利用双向长短期记忆网络(BiLSTM)提取数据的反向特征、时序相关性特征;再利用多通道且不同尺寸、不同膨胀率的卷积神经网络(CNN)提取数据的多尺度特征,组成在学习多尺度特征后的数据,将其和原始数据作为BiLSTM层的多通道输入,输出的数据经过全连接层,形成最终的预测结果.实验结果表明:多通道CNN-BiLSTM的短时温度预测模型能有效地提取数据的时序相关性、反向及多尺度特征,可有效地提升温度预测精度,是一种行之有效的短时温度预测模型. 展开更多
关键词 温度预测 卷积神经网络 长短期记忆网络 多通道 多尺度特征
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人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革探索 被引量:6
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作者 包学才 樊棠怀 邓承志 《高教论坛》 2020年第6期80-83,共4页
人工智能作为国家发展战略,已成为产业变革的重要技术领域。信息类专业学位研究生作为未来人工智能创新应用发展的重要力量,高等院校需要高度重视其培养质量。对于地方院校来说,如何在人工智能背景下改革创新信息类专业学位研究生培养... 人工智能作为国家发展战略,已成为产业变革的重要技术领域。信息类专业学位研究生作为未来人工智能创新应用发展的重要力量,高等院校需要高度重视其培养质量。对于地方院校来说,如何在人工智能背景下改革创新信息类专业学位研究生培养模式已成为当前需要解决的重要问题。通过对人工智能背景下地方院校信息类专业学位研究生人才培养模式改革的必要性以及面临的问题进行分析,提出了“一推动二注重二强化”的信息类专业学位研究生人才培养改革思路,为地方院校转型发展和创新应用型研究生的培养提供理论参考。 展开更多
关键词 人工智能 地方院校 专业学位 人才培养模式改革
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A LOCAL DYNAMIC CLUSTER SELF-ORGANIZATION ALGORITHM IN WIRELESS SENSOR NETWORKS FOR RAINFALL MONITORING
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作者 Wang Huibin Xu Lizhong +2 位作者 Xiao Xianjian fan tanghuai Xu Feng 《Journal of Electronics(China)》 2010年第2期279-288,共10页
Wireless Sensor Networks for Rainfall Monitoring (RM-WSNs) is a sensor network for the large-scale regional and moving rainfall monitoring,which could be controlled deployment. Delivery delay and cross-cluster calcula... Wireless Sensor Networks for Rainfall Monitoring (RM-WSNs) is a sensor network for the large-scale regional and moving rainfall monitoring,which could be controlled deployment. Delivery delay and cross-cluster calculation leads to information inaccuracy by the existing dynamic collabo-rative self-organization algorithm in WSNs. In this letter,a Local Dynamic Cluster Self-organization algorithm (LDCS) is proposed for the large-scale regional and moving target monitoring in RM-WSNs. The algorithm utilizes the resource-rich node in WSNs as the cluster head,which processes target information obtained by sensor nodes in cluster. The cluster head shifts with the target moving in chance and re-groups a new cluster. The target information acquisition is limited in the dynamic cluster,which can reduce information across-clusters transfer delay and improve the real-time of information acquisition. The simulation results show that,LDCS can not only relieve the problem of "too frequent leader switches" in IDSQ,also make full use of the history monitoring information of target and con-tinuous monitoring of sensor nodes that failed in DCS. 展开更多
关键词 Wireless Sensor Networks (WSNs) Rainfall Monitoring (RM) SELF-ORGANIZATION Local dynamic cluster
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