时间记忆

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编码方式与叙事连贯性调节情绪对时间顺序记忆的影响
《心理学报》2025年第1期1-17,共17页夏莲香 刘凯歌 李新宇 叶群 
浙江省哲学社会科学规划常规课题(25NDJC027YB);国家自然科学基金项目(32200912)资助。
时间顺序信息作为记忆项目之间的重要联结要素之一,易受到情绪的干扰。本研究通过3项实验探究编码方式与叙事连贯性是否以及如何调节情绪对于时间顺序记忆的干扰。实验1采用2(编码方式:叙事编码/离散编码)×3(情绪类型:正性/负性/中性)...
关键词：情绪 叙事编码 时间记忆 情景记忆 叙事连贯性 
二十四节气室内陈设空间下的“时间”记忆
《中国民族博览》2025年第2期190-192,共3页范伟 喻宁 
古人的“二十四节气”是在面对连续有规律的星体空间运动变化中人类思考“绵延”时间时表现出的外在持续性和存留关系。人们在室内空间中通过记忆重塑过往时光,同时在当下的知觉判断中体验时间的流动。室内陈设空间作为多层次、多因素...
关键词：二十四节气 室内陈设空间 时间记忆 
Storm分布式计算框架下基于知识图谱的快速学习资源推荐被引量：3
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第3期93-99,共7页刘莹 杨淑萍 张治国 
国家自然科学基金(62072220)资助项目。
针对在线学习资源推荐存在精度较低或实时性较差的问题,采用知识图谱进行用户及资源的知识表示,并采用长短时间记忆网络对用户资源特征差进行优化,从而将与用户特征差最小的资源推送给用户。首先,在获得在线学习记录样本后,利用知识图...
关键词：资源推荐 知识图谱 Storm框架 长短时间记忆 TransD模型 
基于LSTM和GRU的股价预测研究
《电子商务评论》2024年第2期3203-3210,共8页王代颖 
随着计算机水平和数据库技术的迅猛发展,以神经网络为基础的深度学习已经成为机器学习领域中最热门的研究方向,人工神经网络、卷积神经网络、BP神经网络等先后被广泛应用于各领域中,并取得了很好的效果。如今,越来越多的金融学者也将目...
关键词：门控循环单元模型 长短期时间记忆 趋势预测 
一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法被引量：7
《电力科学与技术学报》2024年第2期35-43,共9页郭雪丽 华大鹏 包鹏宇 李婷婷 姚楠 曹艳 王莹 张天东 胡钋 
国家自然科学基金(51977160);国网河南省电力公司科技项目(SGHANY00CTJS220475)。
为了提升电价预测的准确性和预测模型的稳定性,提出一种基于改进VMD-PSO-CNN-LSTM的短期电价预测方法。首先,通过研究变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与电价影响因素的相关影响程度,并引入最大信息系数(MIC)构建VMD...
关键词：电价预测 变分模态分解 粒子群优化算法 卷积神经网络 长短时间记忆神经网络 
基于迁移学习和降噪自编码器-长短时间记忆的锂离子电池剩余寿命预测被引量：14
《电工技术学报》2024年第1期289-302,共14页尹杰 刘博 孙国兵 钱湘伟 
针对锂离子电池退化数据噪声大、数据量少以及不同生命时期的退化趋势不同而导致的模型预测精度低、泛化能力差等问题,从数据预处理、预测模型的构建与训练三方面展开研究:首先结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络模型(GAN)构建VAE-GA...
关键词：锂离子电池 剩余寿命预测 降噪 自编码器 长短时记忆神经网络 迁移学习 
时间记忆
《农村农业农民》2023年第23期59-61,共3页邱淑丽 
建筑是凝固的历史,历史承载着无数时间的记忆。——题记。城墙夕照。春节悄然过去后,气温逐步回升,但天地间仍涌动着一股股寒意。河南省驻马店市上蔡县南城墙外的护城河久已看不到流水的影子,只有密集的丛生着的芦荻在风中瑟瑟抖着,不...
关键词：白露为霜 在水一方 蒹葭 秦风 直观感受 时间记忆 上蔡县 伊人 
时间记忆
《新潮（芭珠甄选）》2023年第5期148-153,共6页谭硕(摄影) 吴义玫 
时光流尚,精巧而卓越的工艺不断诉说着永恒的经典。梵克雅宝吟咏时间的诗篇,将珍贵记忆永世流传。
关键词：时间记忆 吟咏 梵克雅宝 
基于EMD-MTL-LSTM的多特征综合能源负荷预测
《云南电业》2023年第9期13-18,共6页张未 余成波 王士彬 何鑫 陈佳 
重庆理工大学研究生教育高质量发展行动计划资助成果(gzlcx20232039,gzlcx20233120)
深入开展多特征综合能源负荷预测研究,对提高新能源的消纳具有重要工程意义,为此本文提出一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)-多任务学习(multi-task learning,MTL)的长短时间记忆(long short-term memory,LSTM)...
关键词：经验模特分解 多任务学习 长短时间记忆 综合能源系统 负荷预测 
融合SBAS-InSAR技术与TSO-LSTM模型的矿区地表沉降预测方法被引量：16
《金属矿山》2023年第1期126-133,共8页肖海平 夏益强 刘小生 陈兰兰 
国家自然科学基金项目(编号:42171437);江西省自然科学基金项目(编号:20212BAB204030);江西理工大学高层次人才科研启动项目(编号:jxxjbs19032)。
矿区由于重工业器械的使用和采矿活动频繁,其岩层和地表容易发生沉陷和变形,快速、准确地分析、预测地表沉降是实现高效防灾减灾、推进绿色矿山建设的重要手段。针对现有预测模型监测点过少、多源数据难以获取以及网络模型超参数难以确...
关键词：开采沉陷 深度学习 金枪鱼群优化 长短时间记忆 沉降预测 SBAS-InSAR TSO-LSTM 
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