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【中文期刊】 庄殿铮 薛飞 等 《食品安全质量检测学报》 2024年15卷7期 160-166页ISTICCA
【摘要】 目的 建立皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)和长短期记忆(long short term memory,LSTM)神经网络的反应液葡萄糖含量预测模型用以实时预测葡萄糖酸锌生产过程中反应液...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 林竹 凌六一 《菏泽学院学报》 2024年46卷5期 47-54页
【摘要】 人体关节角度的连续预测对于提高人机协同控制至关重要.为了提高关节角度的预测精度,提出了一种基于特征的卷积神经网络—双向长短期记忆网络(Convolutional Neural Network-Bidirectional long short...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郭凤娇 张景怡 等 《中国医院管理》 2026年46卷2期 24-27,49页ISTICPKU
【摘要】 目的 评估2008-2023年县级医院诊疗与入院服务量的演变特征,并基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络构建预测模型,预测2024-2030年趋势.方法 汇总县级医院诊疗量与入院量等数据,计算年均增长...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李晨浩 杨鹏 等 《医用生物力学》 2025年40卷4期 955-962页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 针对脑卒中患者与健康老年人运动步态个性化差异以及异常步态识别方面的问题,提出一种基于深度学习融合方案,以有效提升异常步态识别的准确性.方法 采用融合卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)和双...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 庞紫胭 赵鑫雨 等 《医疗卫生装备》 2025年46卷3期 1-8页ISTICCA
【摘要】 目的:为了提高经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation,TMS)中脑电相位同步预测的准确性和鲁棒性,提出一种基于长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李浩 张学军 《智能计算机与应用》 2025年15卷1期 203-210页
【摘要】 针对无法有效利用脑电通道拓扑结构学习更有鉴别性的脑电特征问题,本文基于长短期记忆网络和图卷积神经网络,提出动态图卷积联合记忆网络(Dynamic Graph Convolutional Joint Long Short Term Memor...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 甘秋静 闭应洲 等 《广西科学院学报》 2025年41卷1期 24-32页
【摘要】 针对基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)的情绪识别方法在特征提取不足和时空依赖建模的局限性,本研究提出一种基于混合时空卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差扩展型长短...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 马艺源 陈怀远 等 《上海交通大学学报（英文版）》 2025年30卷3期 452-460页
【摘要】 In the face of the large number of people with motor function disabilities,rehabilitation robots have attracted more and...
【关键词】 motion prediction；surface electromyography(sEMG)；long short-term memory(LSTM)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 姚田华 陈锡程 等 《陆军军医大学学报》 2024年46卷12期 1447-1456页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 利用多源互联网数据构建时序分析融合工具,继而精准预测重庆市肝炎的发病趋势.方法 利用卫生疾控中心数据库获取肝炎发病率数据,大气污染物数据来源于中国环境监测总站官网,气候数据来源于国家气象星系中心,网络指数数据来源于百度搜索引擎,时间范...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张雯 张建同 等 《医学信息学杂志》 2024年45卷11期 30-35页ISTICCA
【摘要】 目的/意义 利用人工智能技术从海量评论中迅速甄别负面评论,了解患者的需求与不满,推动远程医疗的可持续发展.方法/过程 以好大夫在线网站的评论数据为例,首先使用双向编码器表征(bidirec-tional encoder representa...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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