7篇关于混合神经网络的计算机毕业论文

今天分享的是关于混合神经网络的7篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到混合神经网络等主题,本文能够帮助到你

基于混合神经网络的无人帆船风速风向预测研究

这是一篇关于风速预测,风向预测,混合神经网络,卷积神经网络,长短期记忆神经网络,网格搜索算法,灰狼优化算法,无人帆船的论文, 主要内容为近年来无人帆船以其绿色环保、自给自足的特点被广泛应用在多个领域,如海洋数据监测、水域数据采集等。风速、风向数据是影响无人帆船航行性能和决策至关重要的因素,准确的预测未来时刻的风速、风向数据,对无人帆船的安全性、性能以及决策具有重要意义。因此,针对风速、风向预测展开系统深入的研究,具有一定的理论意义和工程价值。本文以风速、风向预测问题为导向,基于深度学习神经网络模型方法,分别进行了单维输入单模型风速预测,多维输入混合模型多步风速预测以及单维输入多模型风向预测三部分研究工作。首先,针对传统时间序列分析方法在非线性较强的风速数据上表现不佳的问题,设计了基于长短期记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络的风速预测方案。该方案主要由两部分组成,分别是数据处理模块和LSTM神经网络模块,数据处理模块负责原始数据的提取、预处理以及时间序列化。LSTM神经网络模块负责学习输入风速历史序列和输出之间的映射关系,提取未来时刻风速数据与历史序列中的时间依赖关系。为了能够全面评估LSTM方案的预测性能,使用均方根误差(root mean squared error,RMSE)和平均绝对误差(mean absolute error,MAE)评估指标量化模型预测误差,并开发了人工神经网络(artificial neural network,ANN)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)模型作为基准模型,在三个来自不同基站的数据集上进行实验。实验结果表明LSTM预测方案在大部分预测点上具有良好的预测精度。其次,从现实角度来看,自然界风受多种因素影响,考虑到其他因素数据能够为模型提供更多有效信息以及混合模型相比较于单一模型具有更好的鲁棒性,本文设计了一种新颖的基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和LSTM的混合神经网络(CNN-LSTM)多步风速预测方案。该方案引入了多维输入数据,充分发挥了CNN在提取空间特征的强大能力和LSTM在分析时间序列特征的优异性能。在超参数优化方面,本文基于网格搜索算法提出了多步网格搜索,提升了超参数的搜索精度。在模型预测性能评估方面,引入了相关系数(correlation coefficient,CC)和R2指标来评估模型的拟合能力。此外,开发了ANN、RNN、LSTM、CNN四种预测模型作为基准模型,在三个不同的数据集上进行实验。实验结果表明,在每一项测试中CNN-LSTM在绝大多数预测点上均具有更好的精度,在处理不同数据分布的情况下表现出了良好的稳定性。最后,针对风向数据的特殊性,提出使用数据分解的方法解决风向数据从极坐标中转换为数值表示形式所存在的数值突变问题,设计了双LSTM(Double LSTM,DLSTM)混合模型对风向数据各分量以并行的方式进行预测。在超参数优化方面,为了平衡搜索精度和速度问题,本文引入了灰狼优化算法来确定超参数。在模型预测性能评估方面,基于常规RMSE和MAE计算方式进行了相应的调整,使其能够更好地评估真实风向数据和预测值之间的误差情况。此外,开发了两种其他风向预测方案作为对比,实验结果表明,基于灰狼算法优化的DLSTM风向预测方案具有优秀的预测精度,且在数据波动较为严重的时间点上也能较好地预测出风向数据的变化趋势。

基于混合神经网络与注意力机制的虚假评论检测研究与实现

这是一篇关于虚假评论检测,BERT,混合神经网络,注意力机制的论文, 主要内容为近年来,随着互联网的高速普及与发展,特别是4G、5G移动网络的不断建设与完善,网络购物逐渐成为了人们的日常生活习惯,越来越多的网民愿意在电商平台或点评网站上通过发表评论的方式与其他用户分享它们对于所购商品的消费体验与使用评价,而这些评论内容也成为了潜在意向用户做出消费决策时的重要参考,这同时驱使了一批不法商家及群体刻意制造虚假评论干扰消费者的购买意向,进而损害消费者与合法商家的权益。虚假评论的产生严重扰乱了网购平台的购物秩序,破坏了公平的购物环境,影响了消费者正常的购物取向与消费体验。因此,实现对虚假评论的检测与过滤具有十分重要的社会价值与现实意义。本文基于评论文本特征对词嵌入技术、神经网络模型与注意力机制进行了研究与改进,提出了一种结合注意力机制的混合神经网络模型实现对虚假评论的检测,具体研究内容如下:(1)本文研究和分析了适用于虚假评论检测的深度学习模型,针对目前基于评论文本的虚假评论检测只能提取单一文本特征而无法同时兼顾的问题,提出了双通道并行混合神经网络思想,构建了基于混合神经网络与注意力机制的虚假评论检测模型(CAHHAN)。CAHHAN模型在特征提取层并行设置了 Text-CNN与HHAN双通道混合神经网络分别提取评论信息的局部文本特征与全局文本特征,通过特征融合得到同时具有局部特征与全局特征的文本特征向量;(2)为解决前述研究常用的静态词向量所面临的单一语义表征与一词多义问题,CAHHAN模型在词嵌入层运用BERT预训练模型,利用BERT模型的多头自注意力机制结合上下文语境获得符合单词实际语义的动态词向量,并进一步通过可视化研究验证了其捕获目标词上下文相互关系的能力;(3)本文进一步改进了注意力机制,提出了融合全局向量与最大池化向量的混合层次注意力机制与混合层次注意力网络(HHAN),并将其作为全局特征通道应用于CAHHAN模型中提取融合词、句两层注意力的段落层次化全局文本特征,获得更为明显的分类特征。本文通过对比实验分别检验了 CAHHAN模型中所运用的BERT预训练模型、混合神经网络思想与混合层次注意力机制的有效性,在九组对照模型实验中CAHHAN模型取得了最高的ACC与F1值,验证了 CAHHAN模型的检测效果。最后以CAHHAN模型为基础设计并开发了一套基于B/S架构的虚假评论检测系统。

抽水蓄能机组振动信号降噪与趋势预测方法研究

这是一篇关于抽水蓄能机组,信号降噪,趋势预测,信号分解,混合神经网络的论文, 主要内容为抽水蓄能机组作为抽水蓄能电站能效转换的核心设备,发挥着维护电网稳定运行的重要作用。抽水蓄能机组负荷变化频繁、多种运行工况相互交替,易加剧机组振动,增加了振动事故发生的风险,甚至导致水淹厂房等严重后果,因此亟需对抽水蓄能机组开展振动状态在线监测及趋势预测研究。本文以抽水蓄能机组运行过程中的振动信号为研究对象,重点围绕抽水蓄能机组振动信号降噪、非线性趋势预测等科学问题展开研究,以变分模态分解、BA算法、小波分析和神经网络等为理论依据,分析了现有方法在理论或应用上存在的缺陷与不足,并做出相应改进,同时将研究成果应用于工程实际中,设计并开发了一种B/S架构的抽水蓄能机组振动实时监测与趋势预测系统,为抽水蓄能机组状态检修策略的完善提供了新思路,具有一定的理论和工程意义。论文主要研究内容和成果如下:(1)为了解决振动状态监测中数据存储效率低的问题,设计了一种面向抽水蓄能机组振动状态监测的分布式时效数据库。采用内存型数据库Redis与关系型数据库My SQL结合的方式,对实时数据进行快速读写并缓存,对历史数据进行长期稳定保存,从而实现了高效的数据存储,为后续机组振动信号降噪研究、趋势预测分析提供了稳定、可靠的抽水蓄能振动数据源。(2)为了能在强噪声背景下精确提取出表征抽水蓄能机组实际运行状态的振动信号,提出了一种BA-VMD与小波阈值结合的降噪方法。首先,选用BA算法对VMD分解中的参数K和α进行全局优化,自适应搜寻获得最优的[K,α]组合;然后利用优化VMD方法将原始振动信号分解成一系列IMFs分量;其次利用自相关能量函数准则筛选出噪声主导的高频IMF分量,并对其进行小波阈值降噪处理;最后将未经小波阈值降噪处理的低频IMF分量和经过小波阈值降噪处理的高频IMF分量进行重构,进而得到降噪后的振动信号。将所提方法应用于机组仿真振动信号的降噪实验中,并与单一VMD降噪和单一小波阈值降噪方法进行对比,实验结果表明所提方法具有良好的降噪效果。(3)针对传统方法难以对抽水蓄能机组非线性振动量进行趋势预测的问题,将VMD信号处理方法与神经网络预测方法相结合,提出了一种基于VMD与CNN-GRU相结合的混合状态趋势预测模型。首先利用VMD将原始非平稳信号分解为较平稳的模态分量,然后用CNN-GRU混合神经网络模型对各分量进行训练,在提高预测精度的同时降低了复杂度。将所提混合模型成功应用于某机组振动状态趋势预测,并与CNN-RNN模型、单一CNN模型和单一GRU模型进行消融实验,验证了所提混合模型的有效性,为抽水蓄能机组振动趋势预测方法研究拓展了新思路。(4)基于上述研究成果,研究B/S网络架构特点和前后端分离技术,设计并开发了具有实时振动数据监测、趋势预测等业务的高级应用软件系统,验证了本文提出的抽水蓄能电站振动信号降噪、趋势预测方法的有效性,部分理论成果已集成至国内大型抽水蓄能电站机组振动状态监测与故障诊断系统,有效提高了电站的运维水平,有力推动了新能源背景下抽水蓄能电站智能化发展。

基于混合神经网络与注意力机制的虚假评论检测研究与实现

基于多特征和深度学习的论文推荐算法研究

这是一篇关于推荐系统,混合神经网络,注意力机制,图神经网络,变分图自编码器的论文, 主要内容为学术论文推荐系统能够从海量的数字化出版物中过滤不符合用户需求的出版物,并提供其可能感兴趣的信息。随着深度学习技术的普及,利用神经网络的强大表达能力,能够更好地挖掘出论文的潜在特征,并将其转化为有效的推荐结果。学术论文蕴含着多种属性特征。传统的论文推荐方法使用基于文本特征的推荐算法,利用文本匹配的方式进行特征学习。这种忽略了论文的文本结构信息和其他特征信息,推荐结果的相关性并不好。而根据引用关系构建学术论文网络,使用链路预测完成推荐的方法,缺乏对论文内容中文本信息的挖掘。针对以上问题,本文从多特征融合的角度,结合混合神经网络开展研究,综合考虑学术论文本身的文本特征和结构特征,以及引文网络中不同类型节点的信息和不同关系的信息。本文的主要贡献如下:(1)针对传统推荐方法不能充分挖掘论文内容信息问题,基于特征融合的思想,提出了一种基于混合神经网络和特征融合的论文推荐方法。构建了一种混合神经网络推荐框架,从论文的标题、摘要、关键字以及上下文结构等文本信息出发,提取论文不同特征后融合作为每篇论文的表示。使用卷积神经网络和注意力机制提取标题和关键词特征,使用双向长短期记忆神经网络提取摘要的上下文语义特征,通过融合三种不同视图的文本特征,丰富论文的表示。通过相似度的计算,最终完成论文推荐任务。在论文数据集KIWF和DBLP上,通过对比实验和消融实验对该模型进行了验证。相比基线模型,本文所提出模型的Recall和F1值分别提升了52.4%和47.7%,提高了论文推荐的准确性。(2)针对学术论文网络缺少论文属性特征以及无法充分捕捉论文节点的结构信息的问题,本文提出了一种基于多特征和图卷积网络的上下文感知论文推荐方法。使用混合神经网络框架作为论文内容的特征编码器,利用图卷积神经网络提取论文的图特征,通过融合文本特征和图特征得到完整的论文表示,提升了论文推荐服务质量。在AAN数据集和FullTextPeerRead数据集上,对模型进行了对比实验和消融实验。从实验结果来看,本文所提出的模型相比于基线模型,MAP和MRR指标都有明显提升,Recall@10指标最高提升了77.6%,表明该模型对于学术论文推荐有着较好的效果。(3)根据所提出的论文推荐方法,设计并实现了一个论文推荐系统原型。通过对系统需求和系统功能的分析,完成了系统的整体架构和数据库表的设计,最后实现了系统的功能界面。

基于深度学习的农产品价格预警系统设计与实现

这是一篇关于价格预测,农产品,混合神经网络,LightGBM,预警系统的论文, 主要内容为中国是一个农业大国,农产品的价格不仅体现了国家的经济发展水平,同时也在一定程度上影响着国民幸福指数。我国幅员辽阔,各个地区信息化发展水平不同,农业信息相对闭塞,这使得农业从业人员无法及时获取农产品信息,容易出现盲目种植行为,这往往会导致供需冲突,影响市场稳定、造成损失。因此,对农产品批发市场信息进行合理管理与及时发布,并且建立相对合理的价格预测和预警机制,可以帮助农业从业者及时获取农产品信息,合理安排农业种植计划,同时也可以给市场监管人员提供一套完善的监管及预警系统。近年来,大数据、人工智能、物联网以及5G等新兴技术的快速发展,也为农业信息化提供了有力的技术支持。针对上文所提出的问题,本文开发了一个集市场信息管理、信息展示以及价格预测预警于一体的系统。本文的主要研究内容如下:(1)农产品价格预警系统的设计。本文预警系统采用模块化设计的方式,在逻辑层面进行业务解耦合,根据用户的定位不同,将系统分为数据展示与信息管理两个系统。数据展示子系统分为价格数据查询、预测预警展示和市场信息展示三个部分;信息管理系统分为市场数据管理、人员信息管理和预警信息管理三个部分。(2)价格预测算法设计。针对农产品特征之间存在的非线性关系和传统价格预测算法多日准确度较低两个问题,本文提出了一种基于特征选择的混合神经网络价格预测模型。在算法的设计中,本文从特征选择与预测模型网络结构两个方面出发进行算法设计。在特征选择方面,考虑到特征之间存在的非线性关系和特征之间的冗余影响,选择LightGBM对同市场不同品类、相邻市场同品类的价格数据、环境以及市场经济等因素进行特征选择。在网络结构方面,考虑到预测输出为未来多日的价格,因此选用Seq2Seq的结构,将网络分为Encode与Decode两个部分:Encode部分考虑到多维特征和时间序列本身的时序性特点,选择1DCNN和Lstm的混合神经网络进行特征捕获;Decode部分利用Lstm的多输出特性,实现多日预测的需求。此外,为了验证本文所提出的预测模型在农产品数据集上的效果,使用了如LSTM、GRU、SVM等常用且预测效果较好的模型进行对比实验,对比不同模型预测值的均方根误差RMSE,实验表明,本文所提出的预测模型在与其他模型的对比实验中准确度更高,并具有较好的泛化能力。(3)农产品价格预警系统的实现。本文首先通过Spring Boot和Vue等相关技术构建了农产品价格预警系统;然后利用高德地图API和Echarts库分别对市场地理位置信息和农产品价格相关数据进行可视化展示;最后将本文提出的农产品价格预测算法应用到价格预警的模块中,对预测价格进行分析,通过价格波动的情况进行对应的预警,使用电话和邮件进行预警处理。本文对现有价格预测算法进行改进,解决了特性选择的非线性问题、多天预测准确率问题,提高算法精度的同时保证了运行效率;并且立足于工业开发,基于本文提出算法,搭建了农产品价格预警系统,并对其进行了系统测试,确保系统功能完善并且性能稳定。