随着海洋经济的发展,越来越多的海洋工程项目投入建设或运营,伴随产生的海洋工程腐蚀问题也越发变得不可忽视。目前多数钢筋混凝土......

针对股票收盘价预测精度不高的问题，提出了一种优化长短期记忆（LSTM）神经网络模型（P-Adam-LSTM）。在LSTM神经网络结构的基础上，将通过自......

为了提高我国青少年引体向上测试成绩，文章对引体向上训练进行建模并优化。从物理学角度出发，将引体向上的过程看作为质点的变速运动......

为减少测试成本和缩短设计周期，基于机器学习方法对树脂基复合材料模量的预报方法进行了研究.采用一种全新预测方法——神经网络联......

自从股票市场诞生以来,投资者和从业人员一直致力于股票预测模型的研究,但由于影响股票价格变动的因素过于复杂,传统的预测方法在......

在推荐系统中,高维稀疏矩阵常用来描述用户和项目实体间的二元关系,隐特征分析方法能够对高维稀疏矩阵中缺失值进行估计,通过缺失......

针对传统入侵检测模型在高维数据且数据不均衡环境下检测性能较差的问题,采用基于深度学习模型的特征学习与泛化能力与不平衡算法......

针对室内定位技术精度较低及数据量过大影响运算时间等问题,提出基于OCAE-SOM(Optimized Convolutional Autoencoder-Self Organiz......

延迟微分代数方程经常出现在许多科学工程领域,如电路设计、机械系统、电力系统、控制理论、多体控制系统、生物系统、原子系统、......

针对带有删失的生存数据,比例风险模型是应用最为广泛的半参数生存模型之一.在实际应用中,比例风险模型回归参数的估计需要使用数......

Adam是目前深度神经网络训练中广泛采用的一种优化算法框架,同时使用了自适应步长和动量技巧,克服了SGD的一些固有缺陷.但即使对于......

本文提出和制作了一种基于改进型长短时记忆循环神经网络(LSTM-RNN)的锂离子电池健康度(SOH)估计系统。该系统可有效提取锂电池SOH......