检索历史 清除

【中文期刊】 戴亮宙 王娆芬  等 《中国医学物理学杂志》 2024年41卷8期 1021-1030页 ISTICCSCD

【摘要】 针对机器学习方法在对脑电特征进行分类时无法同时兼顾脑电信号的时-空域特征的问题,利用添加注意力机制的卷积神经网络提取空间特征和双向门控循环单元提取时间特征,提出一种基于特征融合的运动想象(Motor Imagery,MI)脑电分类算法(At...

【关键词】 脑机接口； 运动想象； 卷积神经网络；

【中文期刊】 刘风雅 余睿  等 《中国医疗设备》 2023年38卷3期 1-7页 ISTIC

【摘要】 目的 为从动态心电图中准确、有效、快速地检测阵发性房颤(Paroxysmal Atrial Fibrillation,PAF),降低患者的发病率和死亡率,设计一种基于注意力机制的卷积时序神经网络检测阵发性房颤的混合模型.方法 该算法首先通过...

【关键词】 阵发性房颤； 深度学习； 卷积神经网络；

【中文期刊】 林家荣 郑凯文  等 《自动化与信息工程》 2022年43卷5期 13-16,29页

【摘要】 针对基于双向门控循环单元(BiGRU)的心肺音分离模型存在的参数量大、算法繁杂、训练成本高、硬件算力要求高等问题,提出基于知识蒸馏的心肺音分离模型.该模型基于BiGRU,教师网络、学生网络分别采用3层、1层BiGRU网络.实验结果表明,采用...

【关键词】 心肺音分离； 双向门控循环单元； 知识蒸馏；

【中文期刊】 李慧敏 陈鹏辉  等 《生物化学与生物物理进展》 2023年50卷12期 3032-3044页 SCIISTICPKUCSCDCABP

【关键词】 N6-甲基化腺苷位点； 双向门控循环单元； 碱基序列；

【中文期刊】 周如双 赵慧琳  等 《中国生物医学工程学报》 2021年40卷6期 641-652页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 基于脑电信号的智能情绪识别系统具有便携性、高时间分辨率、实时性等特点,能够在健康、娱乐、教育等多个领域实现情绪监控与调节的应用.但由于脑电信号的非平稳性和个体差异性,传统分类器难以深入提取脑电信号中潜在的与情绪语义相关的特征.为了有效地提取...

【关键词】 脑电信号； 情绪识别； 深度卷积残差网络；

【中文期刊】 王永平 张蕾  等 《内蒙古科技大学学报》 2022年41卷2期 173-179页

【摘要】 提出一种深度学习检测方法CNN-BiGRU.采用CNN自适应地学习变量之间存在的关联特征,利用BiGRU对时间序列的敏感性,对风机叶片故障分类.对某风电场的SCADA数据进行增强、切片、标准化等预处理,实验结果表明:CNN-BiGRU分类模...

【关键词】 风机叶片； 故障检测； 卷积神经网络；

【中文期刊】 耿浩 孙佳华  等 《武汉科技大学学报（自然科学版）》 2022年45卷1期 75-80页

【摘要】 对新型冠状病毒肺炎疫情的准确预测能为疫情防控政策的制定提供重要依据,为此提出基于双向门控循环单元(BiGRU)和注意力机制(Attention Mechanism)的预测模型.考虑到新冠肺炎每日新增确诊人数的时序特性和非线性,采用了一种Bi...

【关键词】 新型冠状病毒肺炎； 疫情预测； 双向门控循环单元；

【中文期刊】 唐贵基 周威  等 《中国工程机械学报》 2022年20卷6期 498-503页

【摘要】 滚动轴承作为最常见的旋转机械零部件,其服役状态下产生的振动信号具有典型的周期性特征,为充分发挥轴承振动信号的这一特征,提出一种融合变维门控循环单元(GRU)和双向长短时记忆单元(BiLSTM)的神经网络模型,并用于轴承寿命预测.该模型先将原...

【关键词】 滚动轴承； 寿命预测； 门控循环单元；

【中文期刊】 陈瑶 吴红  等 《中国药科大学学报》 2019年50卷6期 753-759页 ISTICPKUCSCDCA

【摘要】 药品不良反应(adverse drug reaction,ADR)报告作为药品上市后安全评价的主要载体,对药物安全评价研究具有重要的参考价值.本文以深度学习模型中的双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent...

【关键词】 药品不良反应； 关系抽取； 药物安全评价；

【中文期刊】 龚乐君 姚凌峰  等 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 2021年49卷1期 14-21页

【摘要】 针对传统机器学习模型在识别PICO(population/problem,intervention,comparison and outcome)成分时存在特征提取不充分的问题,本文提出了一种自动识别医学文本中PICO成分的GRUCM模型,...

【关键词】 循证医学； GRUCM模型； PICO成分；