Articles de revues sur le sujet « HYBRID CNN-RNN MODEL »
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Zaheer, Shahzad, Nadeem Anjum, Saddam Hussain, Abeer D. Algarni, Jawaid Iqbal, Sami Bourouis et Syed Sajid Ullah. « A Multi Parameter Forecasting for Stock Time Series Data Using LSTM and Deep Learning Model ». Mathematics 11, no 3 (22 janvier 2023) : 590. http://dx.doi.org/10.3390/math11030590.
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 intégralKrishnan, V. Gokula, M. V. Vijaya Saradhi, T. A. Mohana Prakash, K. Gokul Kannan et AG Noorul Julaiha. « Development of Deep Learning based Intelligent Approach for Credit Card Fraud Detection ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 12 (31 décembre 2022) : 133–39. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i12.5894.
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 intégralBehera, Bibhuti Bhusana, Binod Kumar Pattanayak et Rajani Kanta Mohanty. « Deep Ensemble Model for Detecting Attacks in Industrial IoT ». International Journal of Information Security and Privacy 16, no 1 (1 janvier 2022) : 1–29. http://dx.doi.org/10.4018/ijisp.311467.
Texte intégralCheng, Yepeng, Zuren Liu et Yasuhiko Morimoto. « Attention-Based SeriesNet : An Attention-Based Hybrid Neural Network Model for Conditional Time Series Forecasting ». Information 11, no 6 (5 juin 2020) : 305. http://dx.doi.org/10.3390/info11060305.
Texte intégralPawar, Mahendra Eknath, Rais Allauddin Mulla, Sanjivani H. Kulkarni, Sajeeda Shikalgar, Harikrishna B. Jethva et Gunvant A. Patel. « A Novel Hybrid AI Federated ML/DL Models for Classification of Soil Components ». International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, no 1s (10 décembre 2022) : 190–99. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i1s.5823.
Texte intégralUTKU, Anıl. « Kentsel Trafik Tahminine Yönelik Derin Öğrenme Tabanlı Verimli Bir Hibrit Model ». Bilişim Teknolojileri Dergisi 16, no 2 (30 avril 2023) : 107–17. http://dx.doi.org/10.17671/gazibtd.1167140.
Texte intégralLiang, Youzhi, Wen Liang et Jianguo Jia. « Structural Vibration Signal Denoising Using Stacking Ensemble of Hybrid CNN-RNN ». Advances in Artificial Intelligence and Machine Learning 03, no 02 (2023) : 1110–22. http://dx.doi.org/10.54364/aaiml.2023.1165.
Texte intégralZhang, Langlang, Jun Xie, Xinxiu Liu, Wenbo Zhang et Pan Geng. « Research on water quality prediction based on PE-CNN-GRU hybrid model ». E3S Web of Conferences 393 (2023) : 02014. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202339302014.
Texte intégralKhamparia, Aditya, Babita Pandey, Shrasti Tiwari, Deepak Gupta, Ashish Khanna et Joel J. P. C. Rodrigues. « An Integrated Hybrid CNN–RNN Model for Visual Description and Generation of Captions ». Circuits, Systems, and Signal Processing 39, no 2 (11 novembre 2019) : 776–88. http://dx.doi.org/10.1007/s00034-019-01306-8.
Texte intégralUly, Novem, Hendry Hendry et Ade Iriani. « CNN-RNN Hybrid Model for Diagnosis of COVID-19 on X-Ray Imagery ». Digital Zone : Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi 14, no 1 (27 mai 2023) : 57–67. http://dx.doi.org/10.31849/digitalzone.v14i1.13668.
Texte intégralArshad, Muhammad Zeeshan, Ankhzaya Jamsrandorj, Jinwook Kim et Kyung-Ryoul Mun. « Gait Events Prediction Using Hybrid CNN-RNN-Based Deep Learning Models through a Single Waist-Worn Wearable Sensor ». Sensors 22, no 21 (27 octobre 2022) : 8226. http://dx.doi.org/10.3390/s22218226.
Texte intégralGong, Liyun, Miao Yu, Vassilis Cutsuridis, Stefanos Kollias et Simon Pearson. « A Novel Model Fusion Approach for Greenhouse Crop Yield Prediction ». Horticulturae 9, no 1 (20 décembre 2022) : 5. http://dx.doi.org/10.3390/horticulturae9010005.
Texte intégralKang, Taehyung, Dae Yeong Lim, Hilal Tayara et Kil To Chong. « Forecasting of Power Demands Using Deep Learning ». Applied Sciences 10, no 20 (16 octobre 2020) : 7241. http://dx.doi.org/10.3390/app10207241.
Texte intégralHasbullah, Sumayyah, Mohd Soperi Mohd Zahid et Satria Mandala. « Detection of Myocardial Infarction Using Hybrid Models of Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network ». BioMedInformatics 3, no 2 (15 juin 2023) : 478–92. http://dx.doi.org/10.3390/biomedinformatics3020033.
Texte intégralRong, Guangzhi, Kaiwei Li, Yulin Su, Zhijun Tong, Xingpeng Liu, Jiquan Zhang, Yichen Zhang et Tiantao Li. « Comparison of Tree-Structured Parzen Estimator Optimization in Three Typical Neural Network Models for Landslide Susceptibility Assessment ». Remote Sensing 13, no 22 (20 novembre 2021) : 4694. http://dx.doi.org/10.3390/rs13224694.
Texte intégralSharma, Richa, Sudha Morwal et Basant Agarwal. « Entity-Extraction Using Hybrid Deep-Learning Approach for Hindi text ». International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 15, no 3 (juillet 2021) : 1–11. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.20210701.oa1.
Texte intégralGuo, Yanan, Xiaoqun Cao, Bainian Liu et Kecheng Peng. « El Niño Index Prediction Using Deep Learning with Ensemble Empirical Mode Decomposition ». Symmetry 12, no 6 (1 juin 2020) : 893. http://dx.doi.org/10.3390/sym12060893.
Texte intégralMas-Pujol, Sergi, Esther Salamí et Enric Pastor. « RNN-CNN Hybrid Model to Predict C-ATC CAPACITY Regulations for En-Route Traffic ». Aerospace 9, no 2 (10 février 2022) : 93. http://dx.doi.org/10.3390/aerospace9020093.
Texte intégralLapa, Paulo, Mauro Castelli, Ivo Gonçalves, Evis Sala et Leonardo Rundo. « A Hybrid End-to-End Approach Integrating Conditional Random Fields into CNNs for Prostate Cancer Detection on MRI ». Applied Sciences 10, no 1 (2 janvier 2020) : 338. http://dx.doi.org/10.3390/app10010338.
Texte intégralBeseiso, Majdi. « Word and Character Information Aware Neural Model for Emotional Analysis ». Recent Patents on Computer Science 12, no 2 (25 février 2019) : 142–47. http://dx.doi.org/10.2174/2213275911666181119112645.
Texte intégralAmer, Rusul, et Ahmed Al Tmeme. « Hybrid Deep Learning Model for Singing Voice Separation ». MENDEL 27, no 2 (21 décembre 2021) : 44–50. http://dx.doi.org/10.13164/mendel.2021.2.044.
Texte intégralZhang, Dong, et Qichuan Tian. « A Novel Fuzzy Optimized CNN-RNN Method for Facial Expression Recognition ». Elektronika ir Elektrotechnika 27, no 5 (27 octobre 2021) : 67–74. http://dx.doi.org/10.5755/j02.eie.29648.
Texte intégralWang, Yu, Yining Sun, Zuchang Ma, Lisheng Gao et Yang Xu. « A Hybrid Model for Named Entity Recognition on Chinese Electronic Medical Records ». ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 20, no 2 (23 avril 2021) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1145/3436819.
Texte intégralRoy, Bishwajit, Lokesh Malviya, Radhikesh Kumar, Sandip Mal, Amrendra Kumar, Tanmay Bhowmik et Jong Wan Hu. « Hybrid Deep Learning Approach for Stress Detection Using Decomposed EEG Signals ». Diagnostics 13, no 11 (1 juin 2023) : 1936. http://dx.doi.org/10.3390/diagnostics13111936.
Texte intégralYadav, Omprakash, Rachael Dsouza, Rhea Dsouza et Janice Jose. « Soccer Action video Classification using Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, no 6 (30 juin 2022) : 1060–63. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.43929.
Texte intégralMekruksavanich, Sakorn, et Anuchit Jitpattanakul. « Deep Convolutional Neural Network with RNNs for Complex Activity Recognition Using Wrist-Worn Wearable Sensor Data ». Electronics 10, no 14 (14 juillet 2021) : 1685. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10141685.
Texte intégralFarid, Ahmed Bahaa, Enas Mohamed Fathy, Ahmed Sharaf Eldin et Laila A. Abd-Elmegid. « Software defect prediction using hybrid model (CBIL) of convolutional neural network (CNN) and bidirectional long short-term memory (Bi-LSTM) ». PeerJ Computer Science 7 (16 novembre 2021) : e739. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.739.
Texte intégralÇAVDAR, İsmail, et Vahid FARYAD. « New Design of a Supervised Energy Disaggregation Model Based on the Deep Neural Network for a Smart Grid ». Energies 12, no 7 (29 mars 2019) : 1217. http://dx.doi.org/10.3390/en12071217.
Texte intégralWEN, HAO, WENJIAN YU, YUANQING WU, SHUAI YANG et XIAOLONG LIU. « A SCALABLE HYBRID MODEL FOR ATRIAL FIBRILLATION DETECTION ». Journal of Mechanics in Medicine and Biology 21, no 05 (17 avril 2021) : 2140021. http://dx.doi.org/10.1142/s0219519421400212.
Texte intégralRafi, Quazi Ghulam, Mohammed Noman, Sadia Zahin Prodhan, Sabrina Alam et Dip Nandi. « Comparative Analysis of Three Improved Deep Learning Architectures for Music Genre Classification ». International Journal of Information Technology and Computer Science 13, no 2 (8 avril 2021) : 1–14. http://dx.doi.org/10.5815/ijitcs.2021.02.01.
Texte intégralDhar, Puja, Vijay Kumar Garg et Mohammad Anisur Rahman. « Enhanced Feature Extraction-based CNN Approach for Epileptic Seizure Detection from EEG Signals ». Journal of Healthcare Engineering 2022 (16 mars 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3491828.
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 intégralUmair, Muhammad, Muhammad Zubair, Farhan Dawood, Sarim Ashfaq, Muhammad Shahid Bhatti, Mohammad Hijji et Abid Sohail. « A Multi-Layer Holistic Approach for Cursive Text Recognition ». Applied Sciences 12, no 24 (9 décembre 2022) : 12652. http://dx.doi.org/10.3390/app122412652.
Texte intégralMoradzadeh, Arash, Sahar Zakeri, Waleed A. Oraibi, Behnam Mohammadi-Ivatloo, Zulkurnain Abdul-Malek et Reza Ghorbani. « Non-Intrusive Load Monitoring of Residential Loads via Laplacian Eigenmaps and Hybrid Deep Learning Procedures ». Sustainability 14, no 22 (11 novembre 2022) : 14898. http://dx.doi.org/10.3390/su142214898.
Texte intégralBao, Zhengyi, Jiahao Jiang, Chunxiang Zhu et Mingyu Gao. « A New Hybrid Neural Network Method for State-of-Health Estimation of Lithium-Ion Battery ». Energies 15, no 12 (16 juin 2022) : 4399. http://dx.doi.org/10.3390/en15124399.
Texte intégralAlrasheedi, Abdullah, et Abdulaziz Almalaq. « Hybrid Deep Learning Applied on Saudi Smart Grids for Short-Term Load Forecasting ». Mathematics 10, no 15 (28 juillet 2022) : 2666. http://dx.doi.org/10.3390/math10152666.
Texte intégralTran Quang, Duy, et Sang Hoon Bae. « A Hybrid Deep Convolutional Neural Network Approach for Predicting the Traffic Congestion Index ». Promet - Traffic&Transportation 33, no 3 (31 mai 2021) : 373–85. http://dx.doi.org/10.7307/ptt.v33i3.3657.
Texte intégralHong, Taekeun, Jin-A. Choi, Kiho Lim et Pankoo Kim. « Enhancing Personalized Ads Using Interest Category Classification of SNS Users Based on Deep Neural Networks ». Sensors 21, no 1 (30 décembre 2020) : 199. http://dx.doi.org/10.3390/s21010199.
Texte intégralRajagukguk, Rial A., Raden A. A. Ramadhan et Hyun-Jin Lee. « A Review on Deep Learning Models for Forecasting Time Series Data of Solar Irradiance and Photovoltaic Power ». Energies 13, no 24 (15 décembre 2020) : 6623. http://dx.doi.org/10.3390/en13246623.
Texte intégralSelvarani, Renjith Vijayakumar, et Paul Subha Hency Jose. « A Label-Free Marker Based Breast Cancer Detection using Hybrid Deep Learning Models and Raman Spectroscopy ». Trends in Sciences 20, no 4 (22 janvier 2023) : 6299. http://dx.doi.org/10.48048/tis.2023.6299.
Texte intégralChung, Jaewon, et Beakcheol Jang. « Accurate prediction of electricity consumption using a hybrid CNN-LSTM model based on multivariable data ». PLOS ONE 17, no 11 (23 novembre 2022) : e0278071. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0278071.
Texte intégralGeng, Boting. « Open Relation Extraction in Patent Claims with a Hybrid Network ». Wireless Communications and Mobile Computing 2021 (28 avril 2021) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5547281.
Texte intégralAl Duhayyim, Mesfer, Hanan Abdullah Mengash, Radwa Marzouk, Mohamed K. Nour, Hany Mahgoub, Fahd Althukair et Abdullah Mohamed. « Hybrid Rider Optimization with Deep Learning Driven Biomedical Liver Cancer Detection and Classification ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (30 juin 2022) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2022/6162445.
Texte intégralSong, Fuquan, Heying Ding, Yongzheng Wang, Shiming Zhang et Jinbiao Yu. « A Well Production Prediction Method of Tight Reservoirs Based on a Hybrid Neural Network ». Energies 16, no 6 (21 mars 2023) : 2904. http://dx.doi.org/10.3390/en16062904.
Texte intégralAltalak, Maha, Mohammad Ammad uddin, Amal Alajmi et Alwaseemah Rizg. « Smart Agriculture Applications Using Deep Learning Technologies : A Survey ». Applied Sciences 12, no 12 (10 juin 2022) : 5919. http://dx.doi.org/10.3390/app12125919.
Texte intégralLee, Chien-Hsing, Phuong Nguyen Thanh, Chao-Tsung Yeh et Ming-Yuan Cho. « Three-Phase Load Prediction-Based Hybrid Convolution Neural Network Combined Bidirectional Long Short-Term Memory in Solar Power Plant ». International Transactions on Electrical Energy Systems 2022 (16 septembre 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/2870668.
Texte intégralJishan, Md Asifuzzaman, Khan Raqib Mahmud, Abul Kalam Al Azad, Md Shahabub Alam et Anif Minhaz Khan. « Hybrid deep neural network for Bangla automated image descriptor ». International Journal of Advances in Intelligent Informatics 6, no 2 (12 juillet 2020) : 109. http://dx.doi.org/10.26555/ijain.v6i2.499.
Texte intégralKhortsriwong, Nonthawat, Promphak Boonraksa, Terapong Boonraksa, Thipwan Fangsuwannarak, Asada Boonsrirat, Watcharakorn Pinthurat et Boonruang Marungsri. « Performance of Deep Learning Techniques for Forecasting PV Power Generation : A Case Study on a 1.5 MWp Floating PV Power Plant ». Energies 16, no 5 (22 février 2023) : 2119. http://dx.doi.org/10.3390/en16052119.
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