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【创新未发表】Matlab实现飞蛾扑火优化算法MFO-Kmean-Transformer-LSTM组合状态识别算法研究

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。内容介绍一、引言随着工业自动化和智能制造的飞速发展，对工业设备状态监测与故障诊断的需求日益迫切。传统的监测方法往往依赖于人工经验，效率低下且难以应对复杂多变的工业环境。近年来，基于数

天天Matlab代码科研顾问·2025-05-05 08:02

AI+Python支持向量机/随机森林/神经网络/CNN/LSTM/迁移学习在植被参数反演中的实战应用与优化

在全球气候变化与生态环境监测的重要需求下，植被参数遥感反演作为定量评估植被生理状态、结构特征及生态功能的核心技术，正面临诸多挑战。随着遥感技术的发展，数据复杂度不断提升，模型精度的要求也越来越高。同时，多源异构数据的融合成为了一个亟待解决的问题。这些挑战对传统遥感反演方法提出了严峻的考验。人工智能技术为遥感反演带来新机遇幸运的是，人工智能（AI）技术的快速发展，尤其是机器学习与深度学习算法的突破，

小艳加油·2025-05-04 15:08

量化投资如何用机器学习预测股价？普通人需要哪些工具入门？

常用的模型包括线性回归、随机森林、LSTM神经网络等。举个简单例子，用Python的scikit-learn构建一个线性回归模

股票量化·2025-05-04 09:10

基于自然语言处理的情感对话系统设计

方法上，结合了深度学习中的循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM），对大量的情感文本数据进行训练，构建情感分类模型，同时利用预训练语言模型如BERT

赵谨言·2025-05-03 00:57

Python实战：长短期记忆网络（LSTM）

假设有某只股票一段时间内的每日收盘价如下表所示：日期收盘价（单位：元）2024-01-01100.02024-01-02102.02024-01-03105.02024-01-04103.02024-01-05108.02024-01-06110.02024-01-07109.02024-01-08112.02024-01-09115.02024-01-10113.0importnumpyasnp

python游乐园·2025-05-02 16:34

自然语言处理之命名实体识别：Bi-LSTM-CRF在信息抽取中的实战革命

而作为NER领域的“黄金搭档”，**Bi-LSTM-CRF模型**凭借其独特的序列建模能力，正在推动信息抽取技术进入工业级应用时代。本文将深入解析该模型在信息抽取中的实战价值，并揭示其

Loving_enjoy·2025-05-02 07:31

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）

【Matlab】基于长短期记忆网络LSTM实现多分类预测（Excel可直接替换数据）1.算法简介2.测试数据集3.替换数据4.训练进度图5.混淆矩阵6.对比结果7.代码及注释1.算法简介长短期记忆网络LSTM

敲代码两年半的练习生·2025-05-01 16:27

神经网络用于地震数据时空均匀插值的方法与开源资料

主要方法1.基于深度学习的插值方法卷积神经网络(CNN)：处理空间维度上的插值循环神经网络(RNN)/LSTM：处理时间序列上的插值U-Net架构：常用于地震数据重建，能有效捕捉多尺度特征生成对抗网络(

东北豆子哥·2025-05-01 06:16

算法｜基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测（附完整matlab代码，公式，原理，可用于毕业论文设计）

以下是一个基于SSA-CNN-LSTM（麻雀算法优化卷积长短期记忆神经网络）的股票价格预测MATLAB项目实例，包含完整代码和详细注释。代码分为数据预处理、模型构建、优化算法、训练预测四个部分。

单北斗SLAMer·2025-04-30 14:07

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐

AI作曲全攻略：从零开始打造你的第一首人工智能音乐关键词：AI作曲、机器学习、音乐生成、深度学习、LSTM、生成对抗网络、MIDI处理摘要：本文系统解析AI作曲的核心技术体系，从基础音乐表示方法到主流生成模型原理

AI学长带你学AI·2025-04-30 02:43

零门槛部署Flair实体识别服务：从模型封装到智能增强的全链路实践

###1.1Flair框架的独特优势-**上下文感知**：基于双向LSTM捕获长距离依赖-**零样本学习**：支持少样本/零样本实体识别-**多语言支持**：预训练模型覆盖53种语言-**领域自适应**

Loving_enjoy·2025-04-29 09:07

LSTM+Resnet有奇效，SOTA方案预测准确率超91%

LSTM有着不错的时序信息提取能力，ResNet有着不错的空间特征信息提取能力。如果现在有时空特征融合的创新需求，我们是否能将LSTM和ResNet两者的优点融合起来呢？

AI十八式·2025-04-28 19:59

lstm用电量预测+网页可视化大屏

视频教学：训练结果：详细代码：importpandasaspdimportnumpyasnpfromsklearn.preprocessingimportMinMaxScalerfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromtensorflow.keras.modelsimportSequentialfromtensorflow.kera

甜辣uu·2025-04-28 19:59

人工智能专业毕业设计最新最全选题精华汇总--持续更新⑥

以下是学长精心整理的一些选题:40-基于CNN-LSTM的住宅用

源码空间站TH·2025-04-27 20:04

锂电池SOH预测 | 基于LSTM的锂电池SOH预测（附matlab完整源码)

锂电池SOH预测锂电池SOH预测完整代码锂电池SOH预测锂电池的SOH（状态健康度）预测是一项重要的任务，它可以帮助确定电池的健康状况和剩余寿命，从而优化电池的使用和维护策略。SOH预测可以通过多种方法实现，其中一些常用的方法包括：容量衰减法：通过监测电池的容量衰减情况来预测其SOH。这种方法基于电池容量衰减与使用时间和循环次数之间的关系，并假设电池在使用过程中容量衰减是均匀的。内阻检测法：电池的

天天酷科研·2025-04-27 03:18

【全网独家】YoloV8改进策略：Block改进与自研GroupxLSTM模块

YoloV8改进策略：Block改进与自研GroupxLSTM模块介绍YoloV8是深度学习领域中最先进的目标检测模型之一。

罪殇·辞·2025-04-25 05:06

基于Python和PyTorch的实现示例，结合YOLOv8进行人体检测、HRNet进行姿态估计，以及LSTM进行时间序列分析。

时间序列分析：使用时间序列模型（如LSTM、G

人工智能专属驿站·2025-04-25 05:33

大模型时代的核心引擎——Transformer架构

Transformer概念1.架构革命性突破2017年Google提出的Transformer架构，通过三大创新彻底改变了AI发展轨迹：全注意力机制：替代传统RNN/CNN，实现序列数据的全局建模并行计算范式：训练速度较LSTM

AI大模型团团·2025-04-21 16:03

多输入多输出 | MATLAB实现CNN-LSTM-Attention卷积神经网络-长短期记忆网络结合SE注意力机制的多输入多输出预测

内容介绍摘要:本文探讨了基于卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及Squeeze-and-Excitation(SE)注意力机制的多输入多输出预测模型。

Matlab算法改进和仿真定制工程师·2025-04-21 14:53

【创新未发表】人工蜂群算法ABC-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测【含Matlab源码 6801期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-04-21 14:22

【创新未发表】凌日算法TSOA-Kmean-Transformer-LSTM负荷预测【含Matlab源码 6793期】

Matlab武动乾坤博客之家

Matlab武动乾坤·2025-04-21 13:22

【课题推荐】深度学习驱动的交通流量预测系统

文章目录MATLAB源代码关键特性说明以下是一个集成数据预处理、LSTM建模和卡尔曼滤波优化的交通流量预测MATLAB例程，所有功能集成在单个文件中便于调试：MATLAB源代码%%交通流量预测系统集成例程

MATLAB卡尔曼·2025-04-21 03:52

第37讲｜AI+农业气象建模：预测极端天气对农业的影响

三、模型选择与结构设计时间序列模型：LSTM非时序模型：XGBoost/LightGBM四、案例实战：用LSTM预测小麦产量下降风险（受极端天气影响）五、模型解释与风险感知六、拓展：极端气象早期预警系统总结推荐阅读本节关键词

Chh0715·2025-04-21 00:31

第36讲：作物生长预测中的时间序列建模（LSTM等）

⛓️什么是LSTM？

Chh0715·2025-04-21 00:30

Day10 【基于LSTM实现自回归语言模型文本续写任务】

基于LSTM实现文本续写任务目标数据准备程序说明定义模型结构前向传播构建词表加载语料构建训练样本构建数据集训练模型文本续写困惑度计算训练过程展示目标本文基于给定的词表，将输入的文本以字符分割为若干个词，

Mechanotrooper·2025-04-20 08:19

青少年编程与数学 02-016 Python数据结构与算法 27课题、金融算法

数据结构与算法27课题、金融算法一、金融时间序列预测1.线性回归（LinearRegression）2.自回归移动平均模型（ARMA）和自回归条件异方差模型（ARCH/GARCH）3.深度学习算法（如LSTM

明月看潮生·2025-04-19 14:47

Python 深度学习实战第10章使用深度学习处理时间序列&RNN预测实例

本章通过温度预测示例，详细介绍了如何使用循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）来处理时间序列数据。通过本章，读者将掌握如何使用深度学习解决时间序列问题，并理解RNN的工作原理。

odoo中国·2025-04-19 08:41

LSTM概述

一、LSTM的背景与动机1.1为什么需要LSTM？在深度学习中，普通的神经网络（如全连接网络或卷积神经网络）在处理序列数据时表现不佳，因为它们无法捕捉数据中的时间依赖关系。

爱看烟花的码农·2025-04-17 07:22

基于 PyTorch 的 LSTM 实现降雨量预测

基于PyTorch的LSTM实现降雨量预测示例。包括数据准备、模型定义、训练和预测等。

hanfeng5268·2025-04-16 09:24

MATLAB 函数 `BLSTM2.m` 实现了一个基于 ***LSTM*（长短期记忆网络）** 的回归预测模型，并通过白头鹰优化算法自动调整关键超参数以提高预测性能

function[T_sim2]=BLSTM2(cleaned_data)%%%%%清空环境变量%%%%warningoff%关闭报警信息%%%%closeall%关闭开启的图窗%%%%clear%清空变量

神经网络697344·2025-04-15 22:10

2.3 Transformer架构革命：从自注意力到万亿参数大模型的演进之路

Transformer架构革命：从自注意力到万亿参数大模型的演进之路一、Transformer核心突破：彻底颠覆序列建模范式1.1传统序列模型的致命瓶颈#RNN/LSTM的串行计算缺陷示例hidden_state

少林码僧·2025-04-14 11:25

Named Entity Recognition with Bidirectional LSTM-CNNs（于双向LSTM神经网络的命名实体识别）论文阅读

标题：NamedEntityRecognitionwithBidirectionalLSTM-CNNs（于双向LSTM神经网络的命名实体识别）作者：JasonP.C.Chiu，EricNichols单位

计算机视觉小刘·2025-04-13 05:05

seq2seq编码器encoder和解码器decoder详解

编码层通常由嵌入层和RNN（如GRU/LSTM)等组成，一个token就是一个时间步Token:是模型处理文本时的基本单元，可以是词,子词,字符等，每个token都有一个对应的ID。

TunnyLand·2025-04-11 22:52

NLP实践:pytorch 实现基于LSTM的预训练模型以及词性分类任务

环境版本配置1:CUDA版本:Cudacompilationtools,release11.8,V11.8.89在cmd中用以下指令查看nvcc-V**2:cudnn版本:**8700importtorch#用这个查看print(torch.backends.cudnn.version())3:python版本:3.94:Pytorch版本:torch2.0.0+cu1185:nltk:3.8.1

某科学の憨憨·2025-04-11 06:29

每天五分钟玩转深度学习PyTorch：搭建LSTM算法模型完成词性标注

本文重点本文通过LSTM算法模型来解决一个实际问题，也就是如何使用LSTM完成词性预测，下面我们搭建两个模型，一个是单词级别的，另外一个是字母级别的，大概的步骤就是，字母级别的LSTM将每个单词的字母作为输入

每天五分钟玩转人工智能·2025-04-11 06:57

白话文讲解大模型必修基础知识 | Transformer架构（小白也能看懂）

传统的序列到序列模型（如RNN、LSTM和GRU）在

大模型面试·2025-04-09 18:34

当股市暴跌遇上深度学习：用LSTM预测股价波动（附完整代码）

目录一、市场背景：从美股史诗级暴跌看AI预测的必要性二、数据准备：让机器看懂市场语言1.数据采集（以特斯拉TSLA为例）2.特征工程：超越简单收盘价3.数据预处理：让模型更好学习三、模型构建：多层LSTM

Sonal_Lynn·2025-04-09 15:15

生成式深度学习（1）

2016年夏天，实验性短片Sunspring发布，它的剧本是由LSTM算法写出来的。最近你可能听过神经网络生成的实验性音乐。的确，到目前为止，我们见到的人工智能艺术作品的质量还很低。人工智能还远

yyc_audio·2025-04-08 12:21

风电行业预测性维护解决方案：AIoT驱动下的风机健康管理革命

本文基于中讯烛龙系统的实战经验，解析如何构建基于LSTM、数字孪生与边缘计算的智能运维体系，实现从“故障维修”到“健康预判”的技术跃迁。

zxsz_com_cn·2025-04-07 04:54

NLP/大模型八股专栏结构解析

NLP高频面试题（一）——Transformer的基本结构、作用和代码实现（2）LSTM、GRU和Transformer结构的区别与联系，优缺点分别是什么？

Chaos_Wang_·2025-04-06 23:26

机器学习项目实战项目详解 + 数据集 + 完整源码+ 项目报告

以及详细的讲解，每个项目都带有完整的代码+数据集+报告项目链接【机器学习项目实战（一）】基于随机森林的航空公司用户满意度分析【机器学习项目实战（二）】基于朴素贝叶斯的中文垃圾短信分类【机器学习项目实战（三）】基于LSTM

怀逸同学·2025-04-06 18:25

【自然语言处理】Encoder-Decoder架构

该架构使用了基于RNN（尤其是LSTM）的编码器和解码器结构：编码器（Encoder）：将输入序列（如句子

藓类少女·2025-04-06 15:33

LLM架构解析：门控循环单元（GRU）（第三部分）—— 从基础原理到实践应用的深度探索

本系列文章内容：NLP自然语言处理基础词嵌入（WordEmbeddings）循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）3.1循环神经网络（RNN）3.2长短期记忆网络（LSTM

硅基创想家·2025-04-06 01:32

RNN，LTSM和GRU原理

（一）tensorflow入门笔记（二）RNN，LSTM和GRU原理（三）attention机制（四）seq2seq实例详解##RNNRNN主要用来处理当样本是一定时间序列的情况，例如一段语音，一串文本等等

thormas1996·2025-04-06 01:31

Pytorch库详细学习与解析

PyTorch的基本使用4.1张量操作4.2模型定义与训练4.3使用torch.nn构建卷积神经网络(CNN)4.4使用torch.nn构建循环神经网络(RNN)4.5使用torch.nn构建长短时记忆网络(LSTM

橙色小博·2025-04-05 20:25

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07/16/202421:07:27-INFO-main-*****DataSummary*****07/16/202421:07:27-INFO-main-Batchsize=6407/16/202421:07:27-INFO-main-Numtrainsteps=17560607/16/202421:07:27-INFO-main-Numtrainexamples=5619507/16/202

风吹草地现牛羊的马·2025-04-03 12:53

bert系列模型区别（bert-base-cased/bert-base-uncased/bert-base-chinese)

文章目录BERT模型介绍bert-base-casedbert-base-uncasedbert-base-chineseBERT-BILSTM-CRF模型介绍模型下载地址BERT模型介绍BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers

Cachel wood·2025-04-02 12:37

使用matlab构建深度神经网络：sequenceInputLayer、convolution1dLayer、layerNorm、reluLayer---ChatGPT4o作答+mathworks文档

适合用于LSTM（长短时记忆网络）或GR

部分分式·2025-04-02 04:48

组合预测 | Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测

组合预测|Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测目录组合预测|Matlab实现LSTM-XGBoost长短期记忆网络组合极限梯度提升树多输入单输出回归预测效果一览基本描述模型描述代码实现参考资料效果一览基本描述组合预测

机器学习之心·2025-04-01 01:24

从RNN讲到LSTM，再讲到Transformer

1997年，LSTM和双向RNN同年被提出来，解决了这个问题，并开始被广泛使用也出现了很多变体。

计算机会说话·2025-03-31 14:31

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