![采用注意力门控卷积网络模型的目标情感分析]()
论文摘要针对传统目标情感分析采用循环神经网络模型导致训练时间长且其他替代模型未能使得上下文和目标词之间实现良好交互等问题,提出了一种用于目标情感分析的注意力门控卷积网络模型。该...
![基于深度学习的LSTM光伏预测]()
论文摘要随着对能源利用效率要求的提高及日益激增的光伏数据,传统的光伏预测方法已逐渐丧失优势。为了更加准确地进行光伏预测,采用深度学习的框架,并利用循环神经网络(RNN)中最重要...
![基于Bi-LSTM模型的高速公路交通量预测]()
论文摘要高速公路交通量的预测是管理部门研究的重要内容,为交通控制和诱导提供数据支撑。针对高速公路交通量的预测问题,引入一种新的基于双向长短期记忆网络（Bidirectional...
![一种基于本体和循环神经网络的在线学习资源推荐技术]()
论文摘要[目的/意义]提出一种涵盖不同学习者的学习风格、知识水平以及学习模式等特征的差异的在线资源推荐技术,以克服学习者在拥有海量学习电子资源的在线学习平台中难以检索到满足其需...
![基于AM-RPPO的双足机器人适应性行走控制算法]()
论文摘要提出了一种带有注意力机制和循环近端策略优化（AM-RPPO）的深度强化学习（DRL）方法并将其应用于双足机器人的适应性行走控制.首先,对未知环境下双足机器人关节空间行走...
![基于深度长短时记忆网络的区域级超短期负荷预测方法]()
论文摘要超短期负荷预测为实时电力市场运行提供重要依据,预测准确度的提升对于揭示负荷变化的不确定性以及日前预测偏差具有重要意义。基于电力系统中含有的丰富大数据资源,提出了一种针对...
