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
现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制...现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。展开更多
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
随着电网规模扩大和电力元件不断增加,电力系统检修方式变得日趋复杂,仅依靠传统方法难以对海量检修方式下电网的低频振荡风险进行评估。针对此问题,提出了一种基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的检修态电网低频振...随着电网规模扩大和电力元件不断增加,电力系统检修方式变得日趋复杂,仅依靠传统方法难以对海量检修方式下电网的低频振荡风险进行评估。针对此问题,提出了一种基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的检修态电网低频振荡风险预测方法。首先,提出了电力系统检修方式的统一编码方法,使计算机能够快速、准确识别电网在各种检修方式下的运行状态;然后,基于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)实时测量的电网历史运行数据,利用LSTM神经网络对不同检修方式下电网的低频振荡次数进行预测,从而评估检修态电网发生低频振荡的风险;最后,以华中地区某省级电网为算例,验证了所提方法的准确性和快速性。展开更多
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。
文摘现代电力系统海量量测数据为电力系统暂态稳定评估提供可靠的数据基础,与此同时,数据信息挖掘成为研究焦点,暂态稳定分析中不平衡故障样本以及多特征电气量时间序列数据中所蕴藏的信息仍有待深入挖掘。为此,该文提出一种结合注意力机制的长短期记忆网络(long short term memory network with attention,LSTMA)方法,用以深入挖掘暂态稳定评估样本中所蕴藏的信息。在离线训练环节,以长短期记忆网络为基础分类器,引入Attention注意力机制引导模型学习样本中关键特征,并对损失函数进行改进,以此强化对不平衡样本的学习能力;在线应用环节,在目标域小样本条件下采用迁移学习方法更新成型的离线LSTMA模型,并对比不同迁移学习策略对模型性能影响,经过迁移学习建立的新运行点下的改进LSTMA模型评估精度有效提高,训练时间大幅减少,所得出的迁移学习策略确定方法有利于实际应用环节快速决策。研究在IEEE39节点和IEEE300节点系统上进行实验,验证了所提方法的有效性。
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。
文摘随着电网规模扩大和电力元件不断增加,电力系统检修方式变得日趋复杂,仅依靠传统方法难以对海量检修方式下电网的低频振荡风险进行评估。针对此问题,提出了一种基于长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的检修态电网低频振荡风险预测方法。首先,提出了电力系统检修方式的统一编码方法,使计算机能够快速、准确识别电网在各种检修方式下的运行状态;然后,基于同步相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)实时测量的电网历史运行数据,利用LSTM神经网络对不同检修方式下电网的低频振荡次数进行预测,从而评估检修态电网发生低频振荡的风险;最后,以华中地区某省级电网为算例,验证了所提方法的准确性和快速性。
