针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息进行有效评估。设计了一种卷积-双向长短时记忆(Convolution-Bidirec...针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息进行有效评估。设计了一种卷积-双向长短时记忆(Convolution-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)混合神经网络模型,主要通过BiLSTM的时序记忆特性深度挖掘雷达信号的时域特征,结合权值共享特性和CNN层捕获雷达信号的时频特征,再利用二者信号特征联合完成对雷达信号调制方式的识别。通过对比实验验证,所提方法对若干种雷达信号的识别具有较高的准确度,平均值达到95.349%;优于只使用单一特征的网络和传统算法,具有良好的抗噪声能力。展开更多
基于机器学习方法的暂态稳定评估已成为电力系统分析与控制领域的热点,由于实际系统中存在不能实现相量测量单位(PMU)的全面覆盖以及数据采集存在噪声的问题,使得传统机器学习方法的评估性能受到较大限制。针对此,构建了一种在PMU最优...基于机器学习方法的暂态稳定评估已成为电力系统分析与控制领域的热点,由于实际系统中存在不能实现相量测量单位(PMU)的全面覆盖以及数据采集存在噪声的问题,使得传统机器学习方法的评估性能受到较大限制。针对此,构建了一种在PMU最优布点上的时间序列特征,提出了一种将改进卷积神经网络(improved convolutional neural network,ICNN)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short term memory network,BiLSTM)进行融合的评估方法。该方法首先利用BiLSTM提取电压、相角以及有功功率三种基本电气量的时间序列特征,随后通过卷积和池化操作对数据进行进一步的数据挖掘,最后利用轻量梯度提升机完成对数据的分类。为了避免出现过拟合现象,该方法还通过正则化、Dropout等方式提升模型的泛化性能。在新英格兰10机39节点上的算例表明,该方法能利用基本电气量数据进行暂态稳定评估,且在复杂条件下仍能保持较好的评估性能。展开更多
针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,...针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行人体活动识别(human activity recognition,HAR)。首先对人体活动数据进行样本分割,然后采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)自动提取人体活动数据的特征,再通过双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)学习人体活动数据特征在时间序列上前后两个方向的相关性,最后利用softmax分类器实现对人体活动分类。DaLiAc公开数据集上的仿真实验结果表明:基于CNN-BiLSTM网络的人体活动识别方法对13种人体活动的识别准确率达到了97.7%,与仅具备时间特征学习的LSTM网络和BiLSTM网络相比,具有更好的识别分类效果。展开更多
部分稳定氧化锆(Partially stabilized zirconia,PSZ)陶瓷因其优越的性能在航空航天工业等领域有广泛的应用。表面粗糙度是评价PSZ陶瓷磨削加工水平的关键指标,为了降低磨削表面粗糙度的预测误差,提出了一种基于相关性分析与卷积-双向...部分稳定氧化锆(Partially stabilized zirconia,PSZ)陶瓷因其优越的性能在航空航天工业等领域有广泛的应用。表面粗糙度是评价PSZ陶瓷磨削加工水平的关键指标,为了降低磨削表面粗糙度的预测误差,提出了一种基于相关性分析与卷积-双向长短期记忆神经网络(Convolution-bidirectional long short term memory neural network,CNN-BiLSTM)的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测模型。通过分析磨削声发射信号特征值与磨削表面粗糙度值之间相关性,筛选出磨削声发射信号与磨削表面粗糙度之间的最相关频段和特征矩阵,作为CNN-BiLSTM神经网络的输入参数以降低磨削表面粗糙度声发射预测的误差。研究结果表明,基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度的平均预测误差低于3.92%。展开更多
电网在运行过程中会产生大量的设备缺陷文本记录,针对变电设备缺陷文本的特点,文章提出了基于注意力机制的混合神经网络(hybrid neural network based on attention mechanism,HNNA)电力设备缺陷文本挖掘方法。首先在总结电力设备缺陷...电网在运行过程中会产生大量的设备缺陷文本记录,针对变电设备缺陷文本的特点,文章提出了基于注意力机制的混合神经网络(hybrid neural network based on attention mechanism,HNNA)电力设备缺陷文本挖掘方法。首先在总结电力设备缺陷文本特点的基础上,参考中文文本分类的一般流程,结合自主编写的词典和停用词表对缺陷文本进行预处理;利用Word2vec模型将词语映射到高维空间;使用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)提取文本局部特征和上下文特征;将提取的特征进行融合,最后采用Attention实现特征权重的分配,增强关键特征对分类效果的影响,并从多个评价维度与传统机器学习模型、深度学习模型对比。算例结果表明,提出的模型具有更好的分类效果,可以实现电力设备缺陷等级的高效准确划分。展开更多
为快速构建并准确预测温度作用引起的斜拉桥主梁应变用于结构状态评估,基于某大跨度斜拉桥主梁超过1年的温度和应变监测数据,提出了一种基于迁移学习和双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络的斜拉桥...为快速构建并准确预测温度作用引起的斜拉桥主梁应变用于结构状态评估,基于某大跨度斜拉桥主梁超过1年的温度和应变监测数据,提出了一种基于迁移学习和双向长短时记忆(bi-directional long short-term memory,Bi-LSTM)神经网络的斜拉桥温度-应变映射模型建立方法。首先,利用解析模态分解(analytical mode decomposition,AMD)去噪应变数据,得到仅由温度引起的应变响应;其次,选择温度和某一测点应变数据构成数据集,采用Bi-LSTM神经网络训练该数据集,并通过网络结构和超参数优化建立温度-应变Bi-LSTM基准模型;最后,利用迁移学习方法,将已训练好的基准模型中部分参数迁移到其他温度-应变数据集,建立相应的温度-应变映射被迁移模型,并与未采用迁移学习的神经网络训练方法进行对比。研究结果表明,相比直接建立的温度-应变Bi-LSTM神经网络映射模型,采用迁移学习方法建立的被迁移模型,其拟合精度均高于所用的基准模型,且训练时间短,预测误差小。展开更多
[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对...[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对象,通过Tensor Flow深度学习框架,利用Keras人工神经网络库,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)结合,并引入层次化注意力机制(Hierarchical Attention,HAN),构建基于CNN-BiLSTM-HAN混合神经网络的情感分析模型。[结果/结论]利用真实高校图书馆社交网络平台用户评论数据集进行实验,本文方法取得93.38%的准确率,结果表明本文模型的有效性。模型较为复杂,导致模型训练时间上较长,方法模型的普适性有待进一步检验,表情符号信息没有得到有效利用,参数设置尚需进一步研究。展开更多
如今,电话诈骗案件层出不穷,严重危害到了人们的财产安全和社会的和谐安定。针对社会中的一些诈骗电话问题,提出了一种基于词嵌入和混合神经网络的文本分类方法,实现对诈骗电话文本的分类。首先构造了诈骗电话文本数据集,内容涵盖了金...如今,电话诈骗案件层出不穷,严重危害到了人们的财产安全和社会的和谐安定。针对社会中的一些诈骗电话问题,提出了一种基于词嵌入和混合神经网络的文本分类方法,实现对诈骗电话文本的分类。首先构造了诈骗电话文本数据集,内容涵盖了金融、教育、邮递、银行等多类诈骗事件。为了优化文本的输入词向量,词嵌入部分采用基于Transformer的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型来表示诈骗文本,同时采用基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)以及多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的混合神经网络(BiLCNN)对文本的词嵌入表示进行特征提取,充分提取出文本的时序特征和局部相关特征,最后将特征融合在一起通过Softmax进行分类。通过实验比较了Word2vec、ELMo(Embedding from Language Model)和BERT三种词嵌入模型,表明BERT作为输入向量的优越性,同时在诈骗电话文本数据集上的实验结果表明,提出的模型BERT+BiLCNN相比Word2vec+CNN、ELMo+CNN和BERT+CNN模型,诈骗电话文本分类准确率分别提高了4.12%、2.84%和0.95%。展开更多
文摘针对具有时频特性的雷达信号,传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求,因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息进行有效评估。设计了一种卷积-双向长短时记忆(Convolution-Bidirectional Long Short-Term Memory,CNN-BiLSTM)混合神经网络模型,主要通过BiLSTM的时序记忆特性深度挖掘雷达信号的时域特征,结合权值共享特性和CNN层捕获雷达信号的时频特征,再利用二者信号特征联合完成对雷达信号调制方式的识别。通过对比实验验证,所提方法对若干种雷达信号的识别具有较高的准确度,平均值达到95.349%;优于只使用单一特征的网络和传统算法,具有良好的抗噪声能力。
文摘基于机器学习方法的暂态稳定评估已成为电力系统分析与控制领域的热点,由于实际系统中存在不能实现相量测量单位(PMU)的全面覆盖以及数据采集存在噪声的问题,使得传统机器学习方法的评估性能受到较大限制。针对此,构建了一种在PMU最优布点上的时间序列特征,提出了一种将改进卷积神经网络(improved convolutional neural network,ICNN)与双向长短时记忆网络(bidirectional long short term memory network,BiLSTM)进行融合的评估方法。该方法首先利用BiLSTM提取电压、相角以及有功功率三种基本电气量的时间序列特征,随后通过卷积和池化操作对数据进行进一步的数据挖掘,最后利用轻量梯度提升机完成对数据的分类。为了避免出现过拟合现象,该方法还通过正则化、Dropout等方式提升模型的泛化性能。在新英格兰10机39节点上的算例表明,该方法能利用基本电气量数据进行暂态稳定评估,且在复杂条件下仍能保持较好的评估性能。
文摘针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行人体活动识别(human activity recognition,HAR)。首先对人体活动数据进行样本分割,然后采用卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)自动提取人体活动数据的特征,再通过双向长短时记忆网络(bi-directional long-short term memory,BiLSTM)学习人体活动数据特征在时间序列上前后两个方向的相关性,最后利用softmax分类器实现对人体活动分类。DaLiAc公开数据集上的仿真实验结果表明:基于CNN-BiLSTM网络的人体活动识别方法对13种人体活动的识别准确率达到了97.7%,与仅具备时间特征学习的LSTM网络和BiLSTM网络相比,具有更好的识别分类效果。
文摘部分稳定氧化锆(Partially stabilized zirconia,PSZ)陶瓷因其优越的性能在航空航天工业等领域有广泛的应用。表面粗糙度是评价PSZ陶瓷磨削加工水平的关键指标,为了降低磨削表面粗糙度的预测误差,提出了一种基于相关性分析与卷积-双向长短期记忆神经网络(Convolution-bidirectional long short term memory neural network,CNN-BiLSTM)的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度声发射预测模型。通过分析磨削声发射信号特征值与磨削表面粗糙度值之间相关性,筛选出磨削声发射信号与磨削表面粗糙度之间的最相关频段和特征矩阵,作为CNN-BiLSTM神经网络的输入参数以降低磨削表面粗糙度声发射预测的误差。研究结果表明,基于相关性分析与CNN-BiLSTM神经网络的PSZ陶瓷磨削表面粗糙度的平均预测误差低于3.92%。
文摘电网在运行过程中会产生大量的设备缺陷文本记录,针对变电设备缺陷文本的特点,文章提出了基于注意力机制的混合神经网络(hybrid neural network based on attention mechanism,HNNA)电力设备缺陷文本挖掘方法。首先在总结电力设备缺陷文本特点的基础上,参考中文文本分类的一般流程,结合自主编写的词典和停用词表对缺陷文本进行预处理;利用Word2vec模型将词语映射到高维空间;使用卷积神经网络(convolution neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short term memory,BiLSTM)提取文本局部特征和上下文特征;将提取的特征进行融合,最后采用Attention实现特征权重的分配,增强关键特征对分类效果的影响,并从多个评价维度与传统机器学习模型、深度学习模型对比。算例结果表明,提出的模型具有更好的分类效果,可以实现电力设备缺陷等级的高效准确划分。
文摘[目的/意义]从高校图书馆社交网络平台用户评论数据挖掘角度出发,对用户评论情感极性进行细粒度分析,为高校图书馆了解用户真实情感倾向并提升服务质量提供科学依据。[方法/过程]以国内高校图书馆社交网络平台用户中文评论数据为研究对象,通过Tensor Flow深度学习框架,利用Keras人工神经网络库,将卷积神经网络(Convolution Neural Network,CNN)和双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)结合,并引入层次化注意力机制(Hierarchical Attention,HAN),构建基于CNN-BiLSTM-HAN混合神经网络的情感分析模型。[结果/结论]利用真实高校图书馆社交网络平台用户评论数据集进行实验,本文方法取得93.38%的准确率,结果表明本文模型的有效性。模型较为复杂,导致模型训练时间上较长,方法模型的普适性有待进一步检验,表情符号信息没有得到有效利用,参数设置尚需进一步研究。
文摘如今,电话诈骗案件层出不穷,严重危害到了人们的财产安全和社会的和谐安定。针对社会中的一些诈骗电话问题,提出了一种基于词嵌入和混合神经网络的文本分类方法,实现对诈骗电话文本的分类。首先构造了诈骗电话文本数据集,内容涵盖了金融、教育、邮递、银行等多类诈骗事件。为了优化文本的输入词向量,词嵌入部分采用基于Transformer的BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)模型来表示诈骗文本,同时采用基于双向长短时记忆网络(Bidirectional Long Short-Term Memory,BiLSTM)以及多尺度卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的混合神经网络(BiLCNN)对文本的词嵌入表示进行特征提取,充分提取出文本的时序特征和局部相关特征,最后将特征融合在一起通过Softmax进行分类。通过实验比较了Word2vec、ELMo(Embedding from Language Model)和BERT三种词嵌入模型,表明BERT作为输入向量的优越性,同时在诈骗电话文本数据集上的实验结果表明,提出的模型BERT+BiLCNN相比Word2vec+CNN、ELMo+CNN和BERT+CNN模型,诈骗电话文本分类准确率分别提高了4.12%、2.84%和0.95%。
