![一种类RNN的改进ISTA稀疏脉冲反褶积]()
论文摘要稀疏脉冲反褶积方法对提高地震资料分辨率有着重要作用,迭代阈值收缩算法(ISTA)是其核心算法,首先利用地震数据提取子波,再利用ISTA求解反射系数。当地震子波提取不准确...
![基于数据挖掘的准能露天煤矿矿用运输卡车工况监控系统]()
论文摘要设计了一个集露天矿卡车运行状态、轮胎状况和油耗检测为一体的,并且为卡车驾驶员和管理人员提供实时的显示信息,以及具有通过数据挖掘方式确定车辆运行安全性功能的露天矿矿用运输...
![时间压缩轨迹特征识别的火灾烟雾检测]()
论文摘要目的检测烟雾可以预警火灾。视频监控烟雾比传统的单点探测器监控范围更广、反应更灵敏,对环境和安装的要求也更低。但是目前的烟雾检测算法,无论是利用烟雾的色彩、纹理等静态特征...
![基于机器学习的地层序列模拟]()
论文摘要地层结构及其分布的模拟是地质信息化研究与工程规划设计建造的迫切需求。现有的研究方法主要以钻孔数据为基础,选择插值方法进行二维剖面绘制和三维地层建模。插值方法是决定模拟结...
![基于多尺度层级LSTM网络的时间序列预测分析]()
论文摘要现有的深度学习研究都依赖于网络的自发学习能力,在训练过程中力求避免或尽量减少人为先验知识的设定,导致网络训练过程完全"黑盒",研究人员很难从语义上进...
![基于LSTM循环神经网络的储层物性参数预测方法研究]()
论文摘要储层物性参数是反映储层油气储集能力的重要参数,表征了不同地质时期的沉积特征.地球物理测井参数由深及浅反映了不同地质时期的声、放、电等沉积特征,因而测井参数和泥质含量(孔...
![基于强化学习的网络学习的搜索]()
论文摘要目前人工智能浪潮席卷全球,开始在各个方面改变人们的生活。深度学习作为人工智能中比较重要的一项技术,发挥着重要的作用。神经网络的结构和参数是深度学习最关键的基石,针对不同...
![面向会话型推荐系统的个性化分层循环模型]()
论文摘要为了精准地捕捉用户行为模式,引入中期兴趣的概念,提出一个基于循环神经网络(RNN)的个性化分层循环模型,通过在同一框架下联合利用用户的会话、区块和全部行为序列来学习用户...
![基于循环神经网络的锂电池SOC估算方法]()
论文摘要鉴于锂电池荷电状态(stateofcharge,SOC)实时准确估计的重要性。针对大倍率脉冲放电工况下锂电池的强非线性和时变特性,训练了一个循环神经网络对锂电池SOC进...
![时频联合长时循环神经网络]()
论文摘要时间序列建模问题因有着重要的应用价值已经成为机器学习领域的研究热点之一.循环神经网络（recurrentneuralnetwork,RNN）是近年来时间序列建模的一个重...
![考虑相关因素的长短时记忆网络短期负荷预测方法]()
论文摘要电力市场环境下短期负荷预测是电力系统发电调度计划的重要基础,负荷预测的准确性对电力系统安全经济运行具有重要意义。为考虑相关因素对短期负荷的影响,提高短期负荷预测的准确率...
![考虑上下游的LSTM短时交通流量预测]()
论文摘要使用基于LSTM循环神经网络的短时交通流量预测模型分析了不同输入配置对交通流量预测精度的影响。首先,比较了同一车辆检测站点处交通流量、速度和占有率数据的不同组合对短时交...
![一种基于Attention-GRU和iForest的周期性时间序列异常检测算法]()
论文摘要对数据中异常模式的检测（异常检测）是数据分析领域一个非常重要的研究方向,尤其对时间序列的异常检测是其中的一个难点。目前,关于时序数据异常检测的研究有很多,如利用滑动窗口...
