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地球流体动力学模型恢复的长短期记忆网络渐进优化方法

Gary Yen 栗波 谢胜利

广东工业大学学报2021,Vol.28Issue(6):1-8,8.
广东工业大学学报2021,Vol.28Issue(6):1-8,8.DOI:10.12052/gdutxb.210109

地球流体动力学模型恢复的长短期记忆网络渐进优化方法

An Evolutionary Optimization of LSTM for Model Recovery of Geophysical Fluid Dynamics

Gary Yen 1栗波 2谢胜利2

作者信息

  • 1. 美国俄克拉荷马州立大学 电气与计算机工程学院,俄克拉荷马州 静水 74078
  • 2. 广东工业大学 自动化学院,广东 广州 510006
  • 折叠

摘要

关键词

长短期记忆神经网络/遗传算法/神经网络结构优化/深度学习

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

Gary Yen,栗波,谢胜利..地球流体动力学模型恢复的长短期记忆网络渐进优化方法[J].广东工业大学学报,2021,28(6):1-8,8.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(U1911401) (U1911401)

广东工业大学学报

1007-7162

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