循环卷积

作品数：159被引量：437H指数：9
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基于格拉姆角差场和CNN-BiGRU的变压器故障识别法
《电子科技》2025年第4期73-79,共7页许耀博 杨信强 徐广超 杨诗豪 段国勇 
国家自然科学基金(U2034203);强电磁工程与新技术国家重点实验室开放课题(AEET2022KF005)。
针对变压器绕组故障特征难以提取、诊断精度较低等问题,文中在频响曲线的基础上提出了一种基于格拉姆角差场(Gramian Angular Difference Field,GADF)和双向门控循环卷积神经网络(Convolutional Neural Network-Bidirectional Gated Rec...
关键词：变压器 故障诊断 格拉姆角差场 谱特征 深度学习 循环卷积神经网络 高维空间特征 
基于LSTM和卷积的时序知识图谱补全方法
《信息技术与信息化》2025年第4期170-175,179,共7页许运生 陈美 朱巧燕 许珂 
时序知识图谱是一种表示实体及其语义关系随时间动态变化的结构化形式,用途广泛。然而,时序知识图谱通常存在不完整性,即部分实体和关系信息缺失。为了解决这一问题,时序知识图谱补全技术应运而生,其目标是通过已知信息来推断和补全缺...
关键词：时序知识图谱补全 LSTM 卷积神经网络 特征交互 循环卷积 
融合人工特征和自注意力的RCNN模型的机器写作判别方法
《计算机与数字工程》2025年第2期437-443,共7页易黎 鲁彦禹 
随着互联网与深度学习技术的快速发展,利用人工智能技术撰写新闻已经不再是新鲜事,读者甚至很难判别文章究竟是出自于机器还是人类。与此同时,网络上利用人工智能技术编写假新闻与传播无用信息的网络乱象也层出不穷,急需通过有效方法来...
关键词：机器写作判别 循环卷积神经网络 人工特征融合 自注意力 
基于轻量化改进ERNIE-RCNN的中文新闻标题分类
《科学技术与工程》2025年第2期649-656,共8页李莉 张之欣 王小龙 
针对大型预训练语言模型在处理新闻标题时,面临参数规模庞大、无法高效利用上下文语意特征以及循环卷积神经网络对初始输入元素重要性忽视的问题,提出了一种融合混合专家模型(mixture-of-expert,MoE)的ERNIE与注意力机制的循环卷积神经...
关键词：混合专家系统 知识增强语义表示模型 注意力机制 循环卷积神经网络 文本分类 
激光熔化沉积过程缺陷识别方法
《东北大学学报（自然科学版）》2024年第8期1150-1158,共9页刘伟嵬 刘炳君 刘焕强 刘泽远 
国家自然科学基金资助项目(52175455,51975100)。
激光熔化沉积加工过程中的缺陷萌生是制约激光熔化沉积技术发展的关键性问题.实现对缺陷的精确自动识别是提高激光熔化沉积技术应用水平的重要途径.提出了熔池瞬态特征提取算法,分析了熔池瞬态特征对沉积层熔合不良缺陷的影响关系,建立...
关键词：激光熔化沉积 熔池瞬态特征 熔合不良 长期循环卷积神经网络(LRCN) 残差神经网络(ResNet) 
改进CRNN网络的直播弹幕文本识别
《计算机工程与应用》2024年第15期143-149,共7页张荣泽 王修晖 
国家重点研发计划课题(2021YFC3340402)。
在直播带货场景中,通过分析消费者发送的弹幕信息,能够在一定程度上反映出当前商品的实际评价是否与主播的描述一致,对直播行业中假冒伪劣产品的监管具有重要指导意义。针对弹幕文本识别的特殊性,提出了一种基于改进CRNN(convolutional ...
关键词：文本识别 深度学习 循环卷积网络 Transformer模型 
一种改进的嵌套残差网络车道线检测算法及其应用
《凯里学院学报》2024年第3期63-70,共8页邓世权 石昀 
黔东南州科技计划项目(黔东南科合J字[2021]41号)。
车道线检测是自动驾驶中的核心问题之一,针对自动驾驶难以应对真实道路环境中复杂多变性问题,提出了一种基于嵌套结构的残差网络车道线检测模型.首先通过使用该模型对R2U-Net网络结构进行重构,然后利用构建后的深度学习网络对车道线数...
关键词：自动驾驶 循环卷积神经网络 残差网络 车道线检测 U-Net R2U-Net 
FinBERT-RCNN-ATTACK:金融文本情感分析模型
《计算机技术与发展》2024年第5期157-162,共6页段魏诚 薛涛 
陕西省技术创新引导专项计划资助项目(2020CGXNG-012)。
金融文本包含投资者的情绪及公众对相关事件的态度。近年来,自然语言处理已广泛应用于金融领域,对金融文本数据进行情感分析可以得到丰富的投资价值和监管参考价值。然而由于金融词汇具有专业性和特殊性,现有的通用情感分析模型不适合...
关键词：金融文本 情感分析 FinBERT 循环卷积神经网络 对抗训练 
基于RoBERTa-RCNN和注意力池化的新闻主题文本分类被引量：1
《郑州大学学报（理学版）》2024年第2期43-50,共8页王乾 曾诚 何鹏 张海丰 余新言 
国家自然科学基金项目(61977021,61902114);湖北省重点研发计划项目(2021BAA184)。
针对中文新闻主题因缺乏上下文信息而造成语义模糊和用词规范性不高的问题,提出一种基于RoBERTa-RCNN和多头注意力池化机制的新闻主题文本分类方法。利用数据增强技术对部分训练数据进行回译处理,再通过自编码预训练模型和RCNN对文本进...
关键词：预训练语言模型 文本分类 循环卷积神经网络 注意力机制 标签平滑 数据增强 
基于改进ConvNet的轻量化SAR舰船识别
《航天工程大学学报》2024年第2期71-79,共9页李炫潮 何永华 朱卫纲 李永刚 李晨瑄 
深度学习技术为合成孔径雷达(SAR)舰船识别提供了新方法,但传统卷积神经网络在捕获目标全局信息方面存在局限,影响识别性能。文章结合Transformer全局特征提取优势和ConvNet的局部特征提取能力,提出了一种改进的卷积运算模块——全局循...
关键词：SAR舰船识别 全局循环卷积 一维分解 轻量化 
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