目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP...目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。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
目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based on language models,LM-ARC...目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based on language models,LM-ARCNN).该模型利用语言模型计算输入句子的词向量,将句子的词向量输入长短期记忆网络获取句子级别的特征,并使用注意力机制捕获句子级别特征中与触发词相关性高的特征,最后将这两部分的特征输入到包含多个最大值池化层的卷积神经网络,提取更多上下文有效组块.在ACE2005英文语料库上进行实验,结果表明,该模型的 F 1 值为74.4%,比现有最优的文本嵌入增强模型(DEEB)高0.4%.展开更多
随着手机传感器的普遍使用,对人体日常行为动作识别需求越来越多,经典识别方法是利用启发式过程获得人工特征,再用机器学习方法识别动作。最新研究表明,Inception卷积结构在特征自动提取方面表现尤为突出,可避免人工提取特征带来的偏差...随着手机传感器的普遍使用,对人体日常行为动作识别需求越来越多,经典识别方法是利用启发式过程获得人工特征,再用机器学习方法识别动作。最新研究表明,Inception卷积结构在特征自动提取方面表现尤为突出,可避免人工提取特征带来的偏差问题。人体动作由复杂运动序列构成,捕捉该时间序列是动作识别必不可少的。基于此,首先对Inception结构进行了优化,提出了O-Inception结构,并将其与长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)进行了融合,进而提出了OI-LSTM(optimization Inception-LSTM)动作识别模型。OI-LSTM模型一方面可以利用O-Inception结构实现对特征的自动提取,另一方面,还可以利用LSTM捕获动作时序,进而提高了动作识别准确率。在WISDM(wireless sensor data mining)和UCI(UC Irvine)两个数据集上进行了扩展性实验,实验结果表明,所提出的OI-LSTM动作识别模型,在WISDM和UCI两个数据集上其准确率比当前最先进的方法分别提高了约4%和1%。实验还证明,此模型拥有很强的容错性和实时性。展开更多
针对命名实体识别方法中语义分析不足及准确率较低的问题,提出一种基于BERT模型的混合神经网络实体识别方法。对命名实体识别研究现状进行了调查与分析,发现现有命名实体识别研究中存在数据分析与特征提取不充分导致准确率较低的问题。...针对命名实体识别方法中语义分析不足及准确率较低的问题,提出一种基于BERT模型的混合神经网络实体识别方法。对命名实体识别研究现状进行了调查与分析,发现现有命名实体识别研究中存在数据分析与特征提取不充分导致准确率较低的问题。利用BERT预训练语言模型动态生成字的语义向量,丰富其文本特征。使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型再次抽取语义特征,实现语义的自动抽取,二者联合作为下一步的输入向量。采用引入注意力机制的双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)获取单个字在字符级别上前后两个方向上的信息。通过条件随机场(conditional random field,CRF)模型解码序列标签,得到全局最优标注序列。在《人民日报》和MSRA两个数据集上的实验结果表明,该方法相比于其他模型,能有效地获取语义信息,在准确率、召回率和F1值上均有所提升。展开更多
文摘目的直接动脉血压(arterial blood pressure,ABP)连续监测是侵入式的,传统袖带式的间接血压测量法无法实现连续监测。既往利用光学体积描记术(photoplethysmography,PPG)实现了连续无创血压监测,但其为收缩压和舒张压的离散值,而非ABP波的连续值,本研究期望基于卷积神经网络-长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。方法构建CNN-LSTM混合神经网络模型,利用重症监护医学信息集(medical information mart for intensive care,MIMIC)中的PPG与ABP波同步记录信号数据,将PPG信号波经预处理降噪、归一化、滑窗分割后输入该模型,重建与之同步对应的ABP波信号。结果使用窗口长度312的CNN-LSTM神经网络时,重建ABP值与实际ABP值间误差最小,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)和均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为2.79 mmHg和4.24 mmHg,余弦相似度最大,重建ABP值与实际ABP值一致性和相关性情况良好,符合美国医疗器械促进协会(Association for the Advancement of Medical Instrumentation,AAMI)标准。结论CNN-LSTM混合神经网络可利用PPG信号波重建ABP波信号,实现连续无创血压监测。
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。
文摘目前,事件检测的难点在于一词多义和多事件句的检测.为了解决这些问题,提出了一个新的基于语言模型的带注意力机制的循环卷积神经网络模型(recurrent and convolutional neural network with attention based on language models,LM-ARCNN).该模型利用语言模型计算输入句子的词向量,将句子的词向量输入长短期记忆网络获取句子级别的特征,并使用注意力机制捕获句子级别特征中与触发词相关性高的特征,最后将这两部分的特征输入到包含多个最大值池化层的卷积神经网络,提取更多上下文有效组块.在ACE2005英文语料库上进行实验,结果表明,该模型的 F 1 值为74.4%,比现有最优的文本嵌入增强模型(DEEB)高0.4%.
文摘随着手机传感器的普遍使用,对人体日常行为动作识别需求越来越多,经典识别方法是利用启发式过程获得人工特征,再用机器学习方法识别动作。最新研究表明,Inception卷积结构在特征自动提取方面表现尤为突出,可避免人工提取特征带来的偏差问题。人体动作由复杂运动序列构成,捕捉该时间序列是动作识别必不可少的。基于此,首先对Inception结构进行了优化,提出了O-Inception结构,并将其与长短期记忆模型(long short term memory,LSTM)进行了融合,进而提出了OI-LSTM(optimization Inception-LSTM)动作识别模型。OI-LSTM模型一方面可以利用O-Inception结构实现对特征的自动提取,另一方面,还可以利用LSTM捕获动作时序,进而提高了动作识别准确率。在WISDM(wireless sensor data mining)和UCI(UC Irvine)两个数据集上进行了扩展性实验,实验结果表明,所提出的OI-LSTM动作识别模型,在WISDM和UCI两个数据集上其准确率比当前最先进的方法分别提高了约4%和1%。实验还证明,此模型拥有很强的容错性和实时性。
文摘针对命名实体识别方法中语义分析不足及准确率较低的问题,提出一种基于BERT模型的混合神经网络实体识别方法。对命名实体识别研究现状进行了调查与分析,发现现有命名实体识别研究中存在数据分析与特征提取不充分导致准确率较低的问题。利用BERT预训练语言模型动态生成字的语义向量,丰富其文本特征。使用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型再次抽取语义特征,实现语义的自动抽取,二者联合作为下一步的输入向量。采用引入注意力机制的双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory,BiLSTM)获取单个字在字符级别上前后两个方向上的信息。通过条件随机场(conditional random field,CRF)模型解码序列标签,得到全局最优标注序列。在《人民日报》和MSRA两个数据集上的实验结果表明,该方法相比于其他模型,能有效地获取语义信息,在准确率、召回率和F1值上均有所提升。
