Articles de revues sur le sujet « CNN AND LSTM NETWORKS »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « CNN AND LSTM NETWORKS ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Garcia, Carlos Iturrino, Francesco Grasso, Antonio Luchetta, Maria Cristina Piccirilli, Libero Paolucci et Giacomo Talluri. « A Comparison of Power Quality Disturbance Detection and Classification Methods Using CNN, LSTM and CNN-LSTM ». Applied Sciences 10, no 19 (27 septembre 2020) : 6755. http://dx.doi.org/10.3390/app10196755.
Texte intégralXu-Nan Tan, Xu-Nan Tan. « Human Activity Recognition Based on CNN and LSTM ». 電腦學刊 34, no 3 (juin 2023) : 221–35. http://dx.doi.org/10.53106/199115992023063403016.
Texte intégralLiu, Tianyuan, Jinsong Bao, Junliang Wang et Yiming Zhang. « A Hybrid CNN–LSTM Algorithm for Online Defect Recognition of CO2 Welding ». Sensors 18, no 12 (10 décembre 2018) : 4369. http://dx.doi.org/10.3390/s18124369.
Texte intégralGeng, Yue, Lingling Su, Yunhong Jia et Ce Han. « Seismic Events Prediction Using Deep Temporal Convolution Networks ». Journal of Electrical and Computer Engineering 2019 (2 avril 2019) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2019/7343784.
Texte intégralBanda, Anish. « Image Captioning using CNN and LSTM ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no 8 (31 août 2021) : 2666–69. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.37846.
Texte intégralReddy, V. Varshith, Y. Shiva Krishna, U. Varun Kumar Reddy et Shubhangi Mahule. « Gray Scale Image Captioning Using CNN and LSTM ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 4 (30 avril 2022) : 1566–71. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.41589.
Texte intégralZhang, Jilin, Lishi Ye et Yongzeng Lai. « Stock Price Prediction Using CNN-BiLSTM-Attention Model ». Mathematics 11, no 9 (23 avril 2023) : 1985. http://dx.doi.org/10.3390/math11091985.
Texte intégralYang, Xingyu, et Zhongrong Zhang. « A CNN-LSTM Model Based on a Meta-Learning Algorithm to Predict Groundwater Level in the Middle and Lower Reaches of the Heihe River, China ». Water 14, no 15 (31 juillet 2022) : 2377. http://dx.doi.org/10.3390/w14152377.
Texte intégralSridhar, C., et Aniruddha Kanhe. « Performance Comparison of Various Neural Networks for Speech Recognition ». Journal of Physics : Conference Series 2466, no 1 (1 mars 2023) : 012008. http://dx.doi.org/10.1088/1742-6596/2466/1/012008.
Texte intégralXu, Lingfeng, Xiang Chen, Shuai Cao, Xu Zhang et Xun Chen. « Feasibility Study of Advanced Neural Networks Applied to sEMG-Based Force Estimation ». Sensors 18, no 10 (25 septembre 2018) : 3226. http://dx.doi.org/10.3390/s18103226.
Texte intégralKłosowski, Grzegorz, Anna Hoła, Tomasz Rymarczyk, Mariusz Mazurek, Konrad Niderla et Magdalena Rzemieniak. « Using Machine Learning in Electrical Tomography for Building Energy Efficiency through Moisture Detection ». Energies 16, no 4 (11 février 2023) : 1818. http://dx.doi.org/10.3390/en16041818.
Texte intégralNguyen, Viet-Hung, Minh-Tuan Nguyen, Jeongsik Choi et Yong-Hwa Kim. « NLOS Identification in WLANs Using Deep LSTM with CNN Features ». Sensors 18, no 11 (20 novembre 2018) : 4057. http://dx.doi.org/10.3390/s18114057.
Texte intégralBilgera, Christian, Akifumi Yamamoto, Maki Sawano, Haruka Matsukura et Hiroshi Ishida. « Application of Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks to Signals Collected from a Sensor Network for Autonomous Gas Source Localization in Outdoor Environments ». Sensors 18, no 12 (18 décembre 2018) : 4484. http://dx.doi.org/10.3390/s18124484.
Texte intégralYu, Dian, et Shouqian Sun. « A Systematic Exploration of Deep Neural Networks for EDA-Based Emotion Recognition ». Information 11, no 4 (15 avril 2020) : 212. http://dx.doi.org/10.3390/info11040212.
Texte intégralKumar, M. Pranay. « Image Captioning Generator Using CNN and LSTM ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 2847–51. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.44502.
Texte intégralBen Ismail, Mohamed Maher. « Insult detection using a partitional CNN-LSTM model ». Computer Science and Information Technologies 1, no 2 (1 juillet 2020) : 84–92. http://dx.doi.org/10.11591/csit.v1i2.p84-92.
Texte intégralHe, Yijuan, Jidong Lv, Hongjie Liu et Tao Tang. « Toward the Trajectory Predictor for Automatic Train Operation System Using CNN–LSTM Network ». Actuators 11, no 9 (31 août 2022) : 247. http://dx.doi.org/10.3390/act11090247.
Texte intégralMing, Ye, Hu Qian et Liu Guangyuan. « CNN-LSTM Facial Expression Recognition Method Fused with Two-Layer Attention Mechanism ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (13 octobre 2022) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2022/7450637.
Texte intégralAlamri, Nawaf Mohammad H., Michael Packianather et Samuel Bigot. « Optimizing the Parameters of Long Short-Term Memory Networks Using the Bees Algorithm ». Applied Sciences 13, no 4 (16 février 2023) : 2536. http://dx.doi.org/10.3390/app13042536.
Texte intégralK A, Shirien, Neethu George et Surekha Mariam Varghese. « Descriptive Answer Script Grading System using CNN-BiLSTM Network ». International Journal of Recent Technology and Engineering 9, no 5 (30 janvier 2021) : 139–44. http://dx.doi.org/10.35940/ijrte.e5212.019521.
Texte intégralShen, Qianqiao, Guiyong Wang, Yuhua Wang, Boshun Zeng, Xuan Yu et Shuchao He. « Prediction Model for Transient NOx Emission of Diesel Engine Based on CNN-LSTM Network ». Energies 16, no 14 (13 juillet 2023) : 5347. http://dx.doi.org/10.3390/en16145347.
Texte intégralYao, Ruizhe, Ning Wang, Zhihui Liu, Peng Chen et Xianjun Sheng. « Intrusion Detection System in the Advanced Metering Infrastructure : A Cross-Layer Feature-Fusion CNN-LSTM-Based Approach ». Sensors 21, no 2 (18 janvier 2021) : 626. http://dx.doi.org/10.3390/s21020626.
Texte intégralZhang, Chun-Xiang, Shu-Yang Pang, Xue-Yao Gao, Jia-Qi Lu et Bo Yu. « Attention Neural Network for Biomedical Word Sense Disambiguation ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2022 (10 janvier 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6182058.
Texte intégralWei, Jun, Fan Yang, Xiao-Chen Ren et Silin Zou. « A Short-Term Prediction Model of PM2.5 Concentration Based on Deep Learning and Mode Decomposition Methods ». Applied Sciences 11, no 15 (27 juillet 2021) : 6915. http://dx.doi.org/10.3390/app11156915.
Texte intégralAlshingiti, Zainab, Rabeah Alaqel, Jalal Al-Muhtadi, Qazi Emad Ul Haq, Kashif Saleem et Muhammad Hamza Faheem. « A Deep Learning-Based Phishing Detection System Using CNN, LSTM, and LSTM-CNN ». Electronics 12, no 1 (3 janvier 2023) : 232. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12010232.
Texte intégralMou, Hanlin, et Junsheng Yu. « CNN-LSTM Prediction Method for Blood Pressure Based on Pulse Wave ». Electronics 10, no 14 (13 juillet 2021) : 1664. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10141664.
Texte intégralWang, Changyuan, Ting Yan et Hongbo Jia. « Spatial-Temporal Feature Representation Learning for Facial Fatigue Detection ». International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 32, no 12 (27 août 2018) : 1856018. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001418560189.
Texte intégralSun, Jiaqi, Jiarong Wang, Zhicheng Hao, Ming Zhu, Haijiang Sun, Ming Wei et Kun Dong. « AC-LSTM : Anomaly State Perception of Infrared Point Targets Based on CNN+LSTM ». Remote Sensing 14, no 13 (4 juillet 2022) : 3221. http://dx.doi.org/10.3390/rs14133221.
Texte intégralAshraf, Mohsin, Fazeel Abid, Ikram Ud Din, Jawad Rasheed, Mirsat Yesiltepe, Sook Fern Yeo et Merve T. Ersoy. « A Hybrid CNN and RNN Variant Model for Music Classification ». Applied Sciences 13, no 3 (22 janvier 2023) : 1476. http://dx.doi.org/10.3390/app13031476.
Texte intégralAlam, Muhammad S., AKM B. Hossain et Farhan B. Mohamed. « Performance Evaluation of Recurrent Neural Networks Applied to Indoor Camera Localization ». International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering 12, no 8 (2 août 2022) : 116–24. http://dx.doi.org/10.46338/ijetae0822_15.
Texte intégralKim, Tae-Young, et Sung-Bae Cho. « Predicting residential energy consumption using CNN-LSTM neural networks ». Energy 182 (septembre 2019) : 72–81. http://dx.doi.org/10.1016/j.energy.2019.05.230.
Texte intégralLi, Shuyan, Zhixiang Chen, Xiu Li, Jiwen Lu et Jie Zhou. « Unsupervised Variational Video Hashing With 1D-CNN-LSTM Networks ». IEEE Transactions on Multimedia 22, no 6 (juin 2020) : 1542–54. http://dx.doi.org/10.1109/tmm.2019.2946096.
Texte intégralSperandio Nascimento, Erick Giovani, Júnia Ortiz, Adhvan Novais Furtado et Diego Frias. « Using discrete wavelet transform for optimizing COVID-19 new cases and deaths prediction worldwide with deep neural networks ». PLOS ONE 18, no 4 (6 avril 2023) : e0282621. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0282621.
Texte intégralZhang, Yilin. « Short-Term Power Load Forecasting Based on SAPSO-CNN-LSTM Model considering Autocorrelated Errors ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (14 mai 2022) : 1–10. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2871889.
Texte intégralZhang, Chen, Qingxu Li et Xue Cheng. « Text Sentiment Classification Based on Feature Fusion ». Revue d'Intelligence Artificielle 34, no 4 (30 septembre 2020) : 515–20. http://dx.doi.org/10.18280/ria.340418.
Texte intégralAlam, Md Shahinur, Ki-Chul Kwon, Shariar Md Imtiaz, Md Biddut Hossain, Bong-Gyun Kang et Nam Kim. « TARNet : An Efficient and Lightweight Trajectory-Based Air-Writing Recognition Model Using a CNN and LSTM Network ». Human Behavior and Emerging Technologies 2022 (24 septembre 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6063779.
Texte intégralBarua, Arnab, Daniel Fuller, Sumayyah Musa et Xianta Jiang. « Exploring Orientation Invariant Heuristic Features with Variant Window Length of 1D-CNN-LSTM in Human Activity Recognition ». Biosensors 12, no 7 (21 juillet 2022) : 549. http://dx.doi.org/10.3390/bios12070549.
Texte intégralDu, Wenjun, Bo Sun, Jiating Kuai, Jiemin Xie, Jie Yu et Tuo Sun. « Highway Travel Time Prediction of Segments Based on ANPR Data considering Traffic Diversion ». Journal of Advanced Transportation 2021 (9 juillet 2021) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2021/9512501.
Texte intégralJing, Xin, Jungang Luo, Shangyao Zhang et Na Wei. « Runoff forecasting model based on variational mode decomposition and artificial neural networks ». Mathematical Biosciences and Engineering 19, no 2 (2021) : 1633–48. http://dx.doi.org/10.3934/mbe.2022076.
Texte intégralLiu, Kun, Yong Liu, Shuo Ji, Chi Gao, Shizhong Zhang et Jun Fu. « A Novel Gait Phase Recognition Method Based on DPF-LSTM-CNN Using Wearable Inertial Sensors ». Sensors 23, no 13 (26 juin 2023) : 5905. http://dx.doi.org/10.3390/s23135905.
Texte intégralArif, Sheeraz, Jing Wang, Tehseen Ul Hassan et Zesong Fei. « 3D-CNN-Based Fused Feature Maps with LSTM Applied to Action Recognition ». Future Internet 11, no 2 (13 février 2019) : 42. http://dx.doi.org/10.3390/fi11020042.
Texte intégralSun, Tuo, Chenwei Yang, Ke Han, Wanjing Ma et Fan Zhang. « Bidirectional Spatial–Temporal Network for Traffic Prediction with Multisource Data ». Transportation Research Record : Journal of the Transportation Research Board 2674, no 8 (5 juillet 2020) : 78–89. http://dx.doi.org/10.1177/0361198120927393.
Texte intégralLivieris, Ioannis E., Niki Kiriakidou, Stavros Stavroyiannis et Panagiotis Pintelas. « An Advanced CNN-LSTM Model for Cryptocurrency Forecasting ». Electronics 10, no 3 (26 janvier 2021) : 287. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10030287.
Texte intégralZhou, Xiu, Xutao Wu, Pei Ding, Xiuguang Li, Ninghui He, Guozhi Zhang et Xiaoxing Zhang. « Research on Transformer Partial Discharge UHF Pattern Recognition Based on Cnn-lstm ». Energies 13, no 1 (20 décembre 2019) : 61. http://dx.doi.org/10.3390/en13010061.
Texte intégralDu, Shaohui, Zhenghan Chen, Haoyan Wu, Yihong Tang et YuanQing Li. « Image Recommendation Algorithm Combined with Deep Neural Network Designed for Social Networks ». Complexity 2021 (2 juillet 2021) : 1–9. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5196190.
Texte intégralLu, Wenxing, Haidong Rui, Changyong Liang, Li Jiang, Shuping Zhao et Keqing Li. « A Method Based on GA-CNN-LSTM for Daily Tourist Flow Prediction at Scenic Spots ». Entropy 22, no 3 (25 février 2020) : 261. http://dx.doi.org/10.3390/e22030261.
Texte intégralChen, Ningyan. « Visual recognition and prediction analysis of China’s real estate index and stock trend based on CNN-LSTM algorithm optimized by neural networks ». PLOS ONE 18, no 2 (24 février 2023) : e0282159. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0282159.
Texte intégralChuang, Chia-Chun, Chien-Ching Lee, Chia-Hong Yeng, Edmund-Cheung So et Yeou-Jiunn Chen. « Attention Mechanism-Based Convolutional Long Short-Term Memory Neural Networks to Electrocardiogram-Based Blood Pressure Estimation ». Applied Sciences 11, no 24 (17 décembre 2021) : 12019. http://dx.doi.org/10.3390/app112412019.
Texte intégralLu, Yi-Xiang, Xiao-Bo Jin, Dong-Jie Liu, Xin-Chang Zhang et Guang-Gang Geng. « Anomaly Detection Using Multiscale C-LSTM for Univariate Time-Series ». Security and Communication Networks 2023 (23 janvier 2023) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2023/6597623.
Texte intégralFu, Lei, Qizhi Tang, Peng Gao, Jingzhou Xin et Jianting Zhou. « Damage Identification of Long-Span Bridges Using the Hybrid of Convolutional Neural Network and Long Short-Term Memory Network ». Algorithms 14, no 6 (8 juin 2021) : 180. http://dx.doi.org/10.3390/a14060180.
Texte intégral