基于卷积神经网络的时间序列数据融合算法OA北大核心CSTPCD
Time Series Data Fusion Algorithm Based on Convolutional Neural Network
通常的数据融合算法都是对传感器数据在同一时间不同空间的特征进行融合.其中,深度卷积神经网络(DCNN)融合性能突出,通过多个卷积层、池化层、全连接层实现特征提取、信息关联、决策判断一体化.在DCNN的基础上,提出基于卷积神经网络的数据融合算法(DAECNN_attention),引入降噪自编码器,用以实现数据去噪重建;引入自注意力机制模型,用以提高关键信息的提取能力.试验结果表明,与DCNN、BPNN数据融合算法相比,本文…查看全部>>
孙淑娥;姚柳;赵怡
西安石油大学 理学院,陕西 西安710065西安热工研究院有限公司,陕西 西安710054西安电子科技大学 数学与统计学院,陕西 西安710126
信息技术与安全科学
时间序列数据数据融合特征提取一维卷积神经网络
《西安石油大学学报（自然科学版）》 2021 (5)
空间信息网络时变图模型研究
136-142,7
国家自然科学基金(No.91338115)
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