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根据【关键词:
情感分析,注意力机制,微博,深度学习,自然语言处理,词向量
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关键词
基于
注意力机制
和CNN-BiLSTM模型的航空发动机剩余寿命预测
作者：
张加劲
来源：
电子测量与仪器学报
年份：
2022
文献类型 ：
期刊
关键词：
注意力机制
航空发动机
卷积神经网络
剩余寿命
双向长短期记忆网络
描述：
，提出了一种基于
注意力机制
的卷积神经网络和双向长短期网络融合模型。首先，采用卷积神经网络提取特征和双向长短期记忆网络获取特征中的长短期依赖关系；其次，使用
注意力机制
来突出特征中的重要部分，提高模型预测
基于改进差分时域特征和
深度学习
优化的航空发动机剩余寿命预测算法
作者：
高峰
曲建岭
袁涛
高峰娟
来源：
电子测量与仪器学报
年份：
2019
文献类型 ：
期刊
关键词：
航空发动机
长短时记忆网络
寿命预测
深度学习
差分时域特征
描述：
深度学习
理论的基础上,着重考虑不同传感器之间的参数关系,引入差分时域特征扩充特征集,构建了基于长短时记忆网络的寿命预测模型DTF-LSTM。在C-MAPSS数据集上的实验结果表明,该算法相较于其他
深度学习
算法具有更低的均方根误差(RMSE)值,可以有效实现发动机剩余寿命预测。
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