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[发明专利]基于BiLSTM的电影评论语义情感分析方法及系统-CN202111119024.5在审
发明人：张晨跃;刘黎志 -专利权人：武汉工程大学
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BiLSTM的电影评论语义情感分析方法，通过构建AT‑BiLSTM情感分类模型对电影评论文本进行情感分类；该AT‑BiLSTM情感分类模型具体包括：向量表示层、BiLSTM层、注意力层本发明利用word2vec模型将电影评论训练成词向量的形式，然后在BiLSTM网络的基础上加入注意力机制，构建了AT‑BiLSTM情感分类模型。
基于 bilstm 电影评论语义情感分析方法系统

[发明专利]TCN-BiLSTM网络的多时间尺度负荷预测方法-CN202310161026.3在审
发明人：吴秋莉;张炜;韦昌福;张龙飞;刘鹏 -专利权人：广西电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种TCN‑BiLSTM网络的多时间尺度负荷预测方法，该方法通过获取间隔时间采样的负荷历史数据集合，并进行异常数据修正；根据多时间尺度的需求建立不同层数的TCN网络；利用TCN网络从修正后的数据中提取数据的多时间尺度时序特征；将多时间尺度时序特征输入对应的BiLSTM网络进行模型训练，得到BiLSTM网络训练模型；将BiLSTM网络训练模型的输出结果通过全连接网络进行叠加重构，得到TCN‑BiLSTM混合网络；采用TCN‑BiLSTM
tcn bilstm 网络多时尺度负荷预测方法

[发明专利]一种基于attention-BiLSTM的短期电力负荷预测方法及系统-CN202310613492.0在审
发明人：王虎;傅皆恺;刘秋林;崔明杰;张吴敏;宁涛;黄佳新;谈歆;彭裕恒;彭斌华;许祖昕;朱自伟;许勇 -专利权人：国网江西综合能源服务有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-29 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于attention‑BiLSTM的短期电力负荷预测方法，包括数据收集；通过平均单个用户多周的历史负荷曲线获取其典型的周负荷模式，将多个用户的历史数据整合为一个数据集，构建时间注意力机制的BiLSTM模型；时间注意力机制的BiLSTM模型由attention‑BiLSTM的编码器和attention‑BiLSTM的解码器构成，通过对用户数据进行编码，以量化输入特征对目标序列的影响。在解码器中结合了BiLSTM网络和时间注意机制的时间依赖性。本发明提出的方法共享多个用户负荷变化的共性，也保留了每个用户行为的个性，同时显式地强调了用户间的相似性，具有更强的泛化能力和更高的预测精度。
一种基于 attention bilstm 短期电力负荷预测方法系统

[发明专利]一种基于BiLSTM的无人船测深数据缺失值处理方法-CN202310924781.2在审
发明人：王萍;殷涛;张振亚;张红艳;丁伟;方潜生;王文凯;高娇娇;张朋朋;杨泽丞 -专利权人：安徽建筑大学
申请日： 2023-07-26 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BiLSTM的无人船测深数据缺失值处理方法，BiLSTM网络模型，网络分为以下几层：序列输入层、BiLSTM层、ReLU激活层、全连接层和回归层。其中序列输入层用于接收输入的无人船测深数据，第二层是定义了一个BiLSTM层，用于学习序列数据中的长期依赖关系，该层有50个隐藏单元，第三层是一个ReLU激活层，用于增强网络的非线性表达能力，第四层是一个全连接层，用于将ReLU层的输出映射到单个值，最后一层是一个回归层，整体利用BiLSTM关注数据的上下文信息，实现了比LSTM更好的预测效果，基于BiLSTM的缺失值填补方法的RMSE远小于LSTM的结果。
一种基于 bilstm 无人测深数据缺失处理方法

[发明专利]一种基于NMF-BiLSTM的城市路网短时交通流预测方法-CN202211042155.2有效
发明人：王永东;曹祥红;石晓艳;袁凯鑫;张征宇;武东辉;吴艳敏;白振鹏 -专利权人：郑州轻工业大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G08G1/01 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于NMF‑BiLSTM的城市路网短时交通流预测方法，步骤为：提取城市路网交通流的历史状态数据，基于NMF分解获取历史状态数据的基矩阵和系数矩阵；构建BiLSTM系数矩阵预测模型，将历史状态数据的系数矩阵作为BiLSTM系数矩阵预测模型的输入，实现BiLSTM系数矩阵预测模的训练获得训练后BiLSTM模型；将实时的城市路网交通流序列数据进行NMF分解，获取实时的路网交通流序列数据的基矩阵和系数矩阵；将实时的系数矩阵作为训练后BiLSTM模型的输入，通过历史状态数据的基矩阵进行预测，得到预测的路网交通流数据。
一种基于 nmf bilstm 城市路网短时交通流预测方法

[发明专利]一种基于RF-BiLSTM模型风力发电的功率预测方法-CN202310002729.1在审
发明人：韩则胤;王宁;韩国强;肖逵;王金龙 -专利权人：中广核风电有限公司
申请日： 2023-01-03 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RF‑BiLSTM模型风力发电的功率预测方法，具体步骤如下：步骤S1：初始数据的采集和预处理；步骤S2：构建随机森林模型并对预处理后的数据进行特征重要特征提取；步骤S3：将通过重要特征数据和历史负荷数据进行数据重构，构建BiLSTM模型并通过重构的数据进行模型训练，通过训练后的BiLSTM模型进行负荷预测，并通过结果分析评价RF‑BiLSTM模型预测性能。采用上述一种基于RF‑BiLSTM模型风力发电的功率预测方法，提高了预测精度和效率。
一种基于 rf bilstm 模型风力发电功率预测方法

[发明专利]基于BERT-BiLSTM-CRF来解析中文地址要素的方法-CN202211658312.2在审
发明人：陆万荣 -专利权人：昆明能讯科技有限责任公司
申请日： 2022-12-22 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F40/205 文献下载
摘要：本发明基于BERT‑BiLSTM‑CRF来解析中文地址要素的方法包括：将中文地址按照层级进行标注；将现有的中文地址和以此标注的中文地址标注语言进行扩充；它包括：同义词变换、缩略词替换、地址要素遮盖和地址要素位置交换；用中文地址和中文标注地址来训练BERT‑BiLSTM‑CRF，让其进行深度学习；将中文地址作为输入端输入BERT‑BiLSTM‑CRF中，在BERT‑BiLSTM‑CRF输出端得到中文地址的标注语言，本发明基于BERT‑BiLSTM‑CRF来解析中文地址要素的方法提升了中文地址的解析精度，节约了标注地址数据需要耗费大量的时间和精力，减轻了人工标注的成本。
基于 bert bilstm crf 解析中文地址要素方法

[发明专利]一种仪表识别读数的异常检测与矫正的方法和系统-CN202211669018.1在审
发明人：杨瑞;谷鹄翔 -专利权人：北京羿娲科技有限公司
申请日： 2022-12-23 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G06V30/18 文献下载
摘要：本发明包括：利用基于自注意BiLSTM的序列异常检测算法模型识别仪表识别值序列中的异常识别值；其中，基于自注意BiLSTM的序列异常检测算法模型具体包括：一个特征提取层、四个自注意BiLSTM层和一个输出层；特征提取层包括两个卷积层，自注意BiLSTM层包括一个BiLSTM层和一个自注意力序列层；输出层包括一个BiLSTM层和一个全连接层；利用基于机器学习算法的序列异常矫正算法进行异常识别值的矫正。
一种仪表识别读数异常检测矫正方法系统

[发明专利]化学交换饱和转移稀疏图像重建稠密Z-谱图像方法及系统-CN202310319682.1在审
发明人：肖刚;延根;吴仁华;张晓磊;黄伟鹏 -专利权人：韩山师范学院
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G01R33/561 文献下载
摘要：Bloch–McConnell方程模型；利用构建的n‑pools Bloch‑McConnell方程模型模拟稀疏偏置频率的CEST Z‑谱以及稠密偏置频率的CEST Z‑谱；将稀疏偏置频率的CEST Z‑谱作为BiLSTM网络的输入，稠密偏置频率的CEST Z‑谱作为BiLSTM网络的输出，对BiLSTM网络进行训练，得到训练好的BiLSTM网络；在磁共振仪器采集的稀疏偏置频率的图像中抽取每个像素的CEST Z‑谱，输入训练好的BiLSTM网络，输出稠密偏置频率的CEST Z‑谱，实现稠密Z‑谱图像重建。本发明方法结合深度学习技术，利用模拟CEST Z‑谱的先验知识，基于BiLSTM网络模型来构建高质量的稠密偏置频率的CEST Z‑谱图像，方法简单且精度高。
化学交换饱和转移稀疏图像重建稠密方法系统

[发明专利]基于深度学习模型的文献分类方法、装置和计算机设备-CN202010519585.3有效
发明人：张圣;顾大中 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-06-09 - 公布日： 2022-09-09 - 主分类号： G06F40/211 文献下载
摘要：本申请涉及医疗领域，揭示了基于深度学习模型的文献分类方法，深度学习模型包括第一BiLSTM层、衔接在第一BiLSTM层之后的Attention层、衔接在Attention层之后的第二BiLSTM层以及衔接在第二BiLSTM层之后的CRF层，方法包括：获取指定文献的摘要内容的每个分句，依次通过第一BiLSTM层和Attention层处理后分别对应的表征向量；按照各分句在指定文献的摘要内容的自然排布次序，依次排列各分句分别对应的表征向量，形成指定文献的摘要内容的表征向量序列；将表征向量序列输入至第二BiLSTM层，得到表征向量序列对应的第二隐藏向量序列；将第二隐藏向量序列经过CRF层，得到指定文献摘要内容的每个分句分别对应的预测标签序列
基于深度学习模型文献分类方法装置计算机设备

[发明专利]一种短时临近降雨预报方法、系统及计算机可读存储介质-CN201911418575.4有效
发明人：叶允明;李旭涛;姬喜洋;董宇 -专利权人：哈尔滨工业大学（深圳）
申请日： 2019-12-31 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06T7/62 文献下载
摘要：本发明提供了一种短时临近降雨预报方法、系统及可读存储介质，包括如下步骤：获取用于进行降雨预报的雷达回波图；将所述雷达回波图输入C‑BiLSTM降雨回归模型，以生成短时临近降雨预报；其中，所述C‑BiLSTM降雨回归模型包括CNN网络和BiLSTM网络，所述CNN网络用于提取所述雷达回波图的图像特征，所述BiLSTM网络用于根据所述特征图像生成所述短时临近降雨预报。
一种临近降雨预报方法系统计算机可读存储介质

[发明专利]基于时空融合的短时车速预测-CN202210871130.7在审
发明人：卢海鹏;张凯;张龄允;丁昱杰;刘洪;魏明;孙志颖 -专利权人：南京信息工程大学
申请日： 2022-07-23 - 公布日： 2022-12-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时空融合的短时车速预测，包括：车速数据预处理；将车速数据集输入预构建的VMD‑GCN‑BiLSTM模型中进行短时车速预测；其中，所述VMD‑GCN‑BiLSTM模型的构建过程包括：对BiLSTM进行数学建模：在RNN网络的基础上LSTM网络加入依次连接的遗忘门、输入门和输出门；通过前向LSTM网络和后向LSTM网络构建BiLSTM网络模型；对BiLSTM网络模型进行双向训练；本发明能够克服单一模型存在的缺陷
基于时空融合车速预测

[发明专利]基于BiLSTM-ELM的DDoS攻击分类检测方法、装置及设备-CN202211417442.7有效
发明人：张永健;王高峰;康艳梅;刘文杰 -专利权人：国际关系学院
申请日： 2022-11-14 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明公开了基于BiLSTM‑ELM的DDoS攻击分类检测方法、装置及设备，该方法包括：从网络攻击流量中获取原始数据集；对所述原始数据集进行数据预处理，得到低维度数据集；通过双向长短词记忆BiLSTM网络提取所述低维度数据集中的时序特征；将所述时序特征输入到训练好的极限学习机ELM网络中进行分类检测，得到分类结果；其中，所述BiLSTM网络和ELM网络为根据DDoS攻击训练集预先构造好的BiLSTM‑ELM网络分类模型。
基于 bilstm elm ddos 攻击分类检测方法装置设备

[发明专利]基于深度BiLSTM的变电站线路负载预测方法-CN202110990820.X在审
发明人：韩胜峰;靳伟;王文宾;李会彬;郑永强;李征;徐华博;唐超;谷莹;韩天华;白莉妍;卫丹;董小虎;韩秀娟;范曾;郭彬;张俊;钟成;路鹏程;李彦龙 -专利权人：国网河北省电力有限公司邢台供电分公司;国家电网有限公司;国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
申请日： 2021-08-26 - 公布日： 2021-12-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度BiLSTM的变电站线路负载预测方法，步骤包括：收集变电站线路负载数据并进行数据预处理，形成时间序列数据集；以时间序列数据集为模型训练样本，构建深度BiLSTM模型；对深度BiLSTM模型，采用改进后的Adam算法对其进行优化，输出模型的最优参数，对深度BiLSTM模型进行迭代更新训练；将实时采集的变电站线路负载数据输入到完成训练的深度BiLSTM模型中，模型预测输出变电站线路的负载情况
基于深度 bilstm 变电站线路负载预测方法

[发明专利]一种基于VMD分解和改进双层BILSTM网络的短期负荷预测方法-CN202111324025.3在审
发明人：朱庆;马宛星;徐石明;高挺;王缘;韦思雅;郑红娟;俞航;顾琳琳 -专利权人：国电南瑞南京控制系统有限公司;国电南瑞科技股份有限公司;国网浙江省电力有限公司台州供电公司;国网浙江省电力有限公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-11-10 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于VMD分解和改进双层BILSTM网络的短期负荷预测方法，构建改进双层BiLSTM网络负荷预测模型，设置超参数，利用训练集、验证集对改进双层BiLSTM网络负荷预测模型进行训练，获取网络参数，得到训练后的改进双层BiLSTM网络负荷预测模型；将历史时刻对应的负荷序列、VMD分解后的负荷子序列、温度序列输入到训练后的改进双层BiLSTM网络负荷预测模型，得到t+1时刻负荷的预测结果。
一种基于 vmd 分解改进双层 bilstm 网络短期负荷预测方法