旨在通过长短时记忆(long short term memory, LSTM)算法改进过热气温控制系统。研究方法包括数据采集与分析、LSTM模型的建立以及控制系统的参数调整。通过监测和分析历史数据,建立了LSTM模型,能够精确预测过热气温的变化趋势。通过LST...旨在通过长短时记忆(long short term memory, LSTM)算法改进过热气温控制系统。研究方法包括数据采集与分析、LSTM模型的建立以及控制系统的参数调整。通过监测和分析历史数据,建立了LSTM模型,能够精确预测过热气温的变化趋势。通过LSTM算法的应用,系统可以更灵活地应对气温波动,降低异常温度的风险,从而减少维护与修理成本。可为火电厂提供一种控制系统,有效降低运营风险,提高经济效益,延长设备寿命,同时减少对环境的不利影响,对于现代工业的可持续发展和清洁能源生产具有重要意义。展开更多
密集蘑菇簇会严重影响蘑菇质量和自动采摘成功率。为避免形成超密集蘑菇簇,提出一种蘑菇生长状态时空预测算法,对蘑菇生长状态进行预测以指导提前疏蕾。该算法采用编码器-预测器框架,将历史序列图像转换为3D张量序列作为模型的输入;编...密集蘑菇簇会严重影响蘑菇质量和自动采摘成功率。为避免形成超密集蘑菇簇,提出一种蘑菇生长状态时空预测算法,对蘑菇生长状态进行预测以指导提前疏蕾。该算法采用编码器-预测器框架,将历史序列图像转换为3D张量序列作为模型的输入;编码器网络中将卷积和长短时记忆(Long short term memory, LSTM)网络融合实现对蘑菇生长的时空相关性特征的提取;在预测网络中加入扩散模型以解决预测图像的模糊问题;此外,在损失函数中增加了蘑菇面积差异损失函数来进一步减小预测蘑菇与实际蘑菇的形状和位置偏差。实验结果表明,本文算法峰值信噪比可达35.611 dB、多层级结构相似性为0.927、蘑菇预测准确性高达0.93,有效提高了蘑菇生长状态图像预测质量和精度,为食用菌生长预测提供了一种新思路。展开更多
[目的/意义]本文提出基于长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的藏文分词模型。[方法/过程]引入注意力机制,获取更多特征信息,提升模型关注上下文信息与当前音节之间联系;提出...[目的/意义]本文提出基于长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的藏文分词模型。[方法/过程]引入注意力机制,获取更多特征信息,提升模型关注上下文信息与当前音节之间联系;提出一种音节扩展方法,获取更多的输入特征信息与语料信息,增强模型单音节特征信息以获取更多语义信息的能力。[局限]本文在西藏大学数据集12261条的基础上,扩充至74384条,形成Tibetan-News数据集。[结果/结论]实验结果表明,在模型中加入注意力机制并使用音节扩展方法后,模型在Tibetan-News数据集上的精确率、召回率和F1分别提升2.9%、3.5%和3.2%。基于本文模型的分词系统已在工程上应用推广。展开更多
为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byt...为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byte Cup 2018数据集对本文提出的英语标题自动生成算法进行实验,并通过过ROUGE-N指标对标题生成质量加以评价。实验研究发现,所提出的句子级LSTM编码方案在英文文本标题生成准确性方面相比于其他常规摘要生成模型来说具有显著优势。展开更多
文摘旨在通过长短时记忆(long short term memory, LSTM)算法改进过热气温控制系统。研究方法包括数据采集与分析、LSTM模型的建立以及控制系统的参数调整。通过监测和分析历史数据,建立了LSTM模型,能够精确预测过热气温的变化趋势。通过LSTM算法的应用,系统可以更灵活地应对气温波动,降低异常温度的风险,从而减少维护与修理成本。可为火电厂提供一种控制系统,有效降低运营风险,提高经济效益,延长设备寿命,同时减少对环境的不利影响,对于现代工业的可持续发展和清洁能源生产具有重要意义。
文摘密集蘑菇簇会严重影响蘑菇质量和自动采摘成功率。为避免形成超密集蘑菇簇,提出一种蘑菇生长状态时空预测算法,对蘑菇生长状态进行预测以指导提前疏蕾。该算法采用编码器-预测器框架,将历史序列图像转换为3D张量序列作为模型的输入;编码器网络中将卷积和长短时记忆(Long short term memory, LSTM)网络融合实现对蘑菇生长的时空相关性特征的提取;在预测网络中加入扩散模型以解决预测图像的模糊问题;此外,在损失函数中增加了蘑菇面积差异损失函数来进一步减小预测蘑菇与实际蘑菇的形状和位置偏差。实验结果表明,本文算法峰值信噪比可达35.611 dB、多层级结构相似性为0.927、蘑菇预测准确性高达0.93,有效提高了蘑菇生长状态图像预测质量和精度,为食用菌生长预测提供了一种新思路。
文摘[目的/意义]本文提出基于长短时记忆(Long short-term memory,LSTM)神经网络和条件随机场(Conditional Random Field,CRF)的藏文分词模型。[方法/过程]引入注意力机制,获取更多特征信息,提升模型关注上下文信息与当前音节之间联系;提出一种音节扩展方法,获取更多的输入特征信息与语料信息,增强模型单音节特征信息以获取更多语义信息的能力。[局限]本文在西藏大学数据集12261条的基础上,扩充至74384条,形成Tibetan-News数据集。[结果/结论]实验结果表明,在模型中加入注意力机制并使用音节扩展方法后,模型在Tibetan-News数据集上的精确率、召回率和F1分别提升2.9%、3.5%和3.2%。基于本文模型的分词系统已在工程上应用推广。
文摘为实现英文文本标题的自动化生成,研究一套基于长短期记忆网络的句子级LSTM编码策略,并在标题生成模型中引入注意力机制来获取英文文本的上下文向量,保留文本中的重要信息。在此基础上,通过负对数似然函数来对模型加以训练。最后通过Byte Cup 2018数据集对本文提出的英语标题自动生成算法进行实验,并通过过ROUGE-N指标对标题生成质量加以评价。实验研究发现,所提出的句子级LSTM编码方案在英文文本标题生成准确性方面相比于其他常规摘要生成模型来说具有显著优势。