生物通

基于Transformer-LSTM-KOA融合模型的南海叶绿素浓度预测研究

【编辑推荐】针对现有叶绿素预测模型精度不足、迁移性差等问题，研究人员提出融合Transformer自注意力机制、LSTM门控结构与开普勒优化算法（KOA）的新型混合模型。实验表明，该模型在南海遥感数据预测中MSE低至0.00011，显著优于基准模型，为海洋生态预警提供 ...
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基于CBAM-LSTM-Attention融合架构与XGBoost通道选择的EEG信号情绪识别研究

本文提出了一种创新的CBAM-LSTM-Attention混合模型，通过XGBoost算法优化EEG通道选择，显著提升了情绪识别的准确率与计算效率。该模型融合通道-空间注意力模块（CBAM）与多头时间注意力机制，在DEAP数据集上单通道分类唤醒度（arousal）和效价（valence）分别达95.108% ...