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微生物 - LSTM在线存档
摘要：微生物组组成与疟疾载体中的杀虫剂抗性有关。然而，主要共生体对日益报告的抗药性升级的贡献尚不清楚。这项研究探讨了特定的内共生体Asaia spp。的可能关联，其拟甲虫素耐药性升高，由细胞色素P450S酶和Anopheleles funestus和Anopheles gambiae的电压门控钠通道突变驱动。分子测定法用于检测共生体和电阻标记（CYP6P9A/B，6.5 Kb，L1014F和N1575Y）。总体而言，关键突变的基因分型揭示了与抗性表型的关联。Asaia spp的患病率。在Fumoz_X_FANG菌株中，在5次剂量的Deltamethrin（OR = 25.7; P = 0.002）时与电阻表型相关。蚊子的感染程度更高。此外，丰度与1倍浓度的三分之一的抗性表型相关（p = 0.02，Mann-Whitney测试）。然而，对于Mangoum_x_kisumu菌株，发现的发现却揭示了Asaia载荷与易感表型之间的关联（P = 0.04，Mann-Whitney测试），表明了共生体和苄氯菊酯耐药性之间的负相关。应进一步研究这些细菌，以建立其与其他耐药机制的相互作用，并与其他杀虫剂类别进行交叉抗性。
使用动态偏置 LSTM 对 ECG 异常进行分类...
摘要 — 本文提出了一种基于动态偏置长短期记忆 (DB-LSTM) 网络的心电图 (ECG) 信号分类模型。与传统 LSTM 网络相比，DB-LSTM 引入了一组参数 C，用于保存单元格的先前时间步长单元门状态。因此，可以保留更多特征信息，并且分类任务所需的网络规模更小。使用 MIT-BIH ECG 数据集进行的全面模拟表明，该模型可以在更短的时间窗口、更快的训练收敛下执行 ECG 特征分类，同时以更低的权重分辨率实现相当的训练和分类精度。与其他最先进的 ECG 分析算法相比，该模型仅需要 4 层，当权重从 FP32 截断为 INT4 时，准确率达到 96.74%，准确率仅下降 2.4%。在 Xilinx Artix-7 FPGA 上实现，所提出的设计估计仅消耗 40μW 动态功率，这对于资源受限的边缘设备来说是一个有希望的候选方案。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
INTRODUCTION: MANET is an emerging technology that has gained traction in a variety of applications due to its ability to analyze large amounts of data in a short period of time.因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。Therefore, it is essential to design an effective, proactive and accurate Intrusion Detection System (IDS) to mitigate these attacks present in the network.Most previous IDS faced challenges such as low detection accuracy, decreased efficiency in sensing novel forms of attacks, and a high false alarm rate.OBJECTIVES: To mitigate these concerns, the proposed model designed an efficient intrusion detection and prevention model using COOT optimization and a hybrid LSTM-KNN classifier for MANET to improve network security.METHODS: The proposed intrusion detection and prevention approach consist of four phases such as classifying normal node from attack node, predicting different types of attacks, finding the frequency of attack, and intrusion prevention mechanism.初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。The proposed method's effectiveness is validated by some metrics, which achieved 96 per cent accuracy, 98 per cent specificity, and 35 seconds of execution time.结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计入侵检测和预防模型
简介：MANET是一项新兴技术，由于其能力在短时间内分析大量数据，因此在各种应用程序中获得了吸引力。因此，这些系统正面临各种安全漏洞和恶意软件攻击。因此，必须设计一个有效，积极和准确的入侵检测系统（IDS）来减轻网络中存在的这些攻击。大多数以前的ID都面临着诸如低检测精度，降低新型攻击形式的效率以及高误报率。目标：为了减轻这些关注点，提出的模型使用COOT优化和MANET的混合LSTM-KNN分类器设计了有效的入侵检测和预防模型，以提高网络安全性。方法：拟议的入侵检测和预防方法由四个阶段组成，例如对攻击节点的正常节点进行分类，预测不同类型的攻击，发现攻击的频率以及预防预防机制。初始阶段是通过COOT优化完成的，以找到从正常节点识别攻击节点的最佳信任值。在第二阶段，引入了混合LSTM-KNN模型，以检测网络中各种攻击。第三阶段执行以对攻击的发生进行分类。结果：最后阶段旨在限制系统中存在的攻击节点的数量。拟议方法的有效性通过一些指标验证，该指标的精度达到96％，执行时间为98％和35秒。结论：该实验分析表明，提出的安全方法有效地减轻了MANET的恶意攻击。
使用 LSTM 对站立、行走和跑步数据集上的 EEG 信号进行分类
伦敦 V.Gandhi@mdx.ac.uk 摘要 - 毫无疑问，脑机接口 (BCI) 方法最重要的分支之一是通过脑信号进行替代通信的方法。BCI 利用软件和硬件将来自大脑活动感知的脑电图 (EEG) 信号转换为用户动作。BCI 引起了广泛学科研究人员的兴趣，例如认知科学、深度学习、模式匹配、药物治疗医学等。患有神经和认知障碍的患者可以通过 BCI 得到帮助，有可能通过手势或仅仅是心理想象实现交流。在本文中，采用了一种新颖的离散小波变换 (DWT) 组合来提取最佳特征，并采用了基于长短期记忆 (LSTM) 的循环神经网络 (RNN) 对站立、行走和在跑步机上跑步时获取的 EEG 信号进行分类。使用的数据集可从开放科学框架存储库免费下载。所提出的 DWT-LSTMRNN 方法在对四种不同信号进行分类时可实现 96.7% 的准确率，因此有可能在 BCI 竞赛数据集上进行进一步研究，为实时应用铺平道路。
基于人工智能的可再生交流微电网与双向 LSTM 风力发电的优化调度
摘要——在微电网运行方面，优化调度是一个必须考虑的重要问题。在这方面，本文提出了一个有效的可再生微电网优化调度框架，考虑了储能设备、风力涡轮机、微型涡轮机。由于微电网运行问题的非线性和复杂性，使用准确而鲁棒的优化技术来有效地解决这个问题至关重要。为此，在所提出的框架中，利用基于教师学习的优化来有效地解决系统中的调度问题。此外，提出了一种基于双向长短期记忆的深度学习模型来解决短期风电预测问题。使用 IEEE 33 总线测试系统检查了所提框架的可行性和性能以及风电预测对运行效率的影响。此外，澳大利亚羊毛北风场数据被用作真实数据集来评估预测模型的性能。结果表明，所提出的框架在微电网优化调度中具有有效和高效的性能。
使用 LSTM RNN 预测锂离子电池循环寿命
锂离子电池因其高能量密度、低成本和长寿命而被广泛应用于电子设备中[1]。作为电池管理系统的一项重要功能，剩余使用寿命预测可以提前提供可能的故障时间，以便进行诊断和预测，并有助于电池单元和系统的制造和运行。同时，这也是一项具有挑战性的任务，因为电池的容量衰减是一个受内部物理和操作条件影响的复杂非线性过程。有许多关于电池剩余使用寿命预测的优秀研究工作，其中基于模型的方法和数据驱动方法是两个主要分支。基于模型的方法建立数学模型或半经验模型来捕捉内部过程、操作条件和电池容量衰减之间的关系。基于第一性原理的
基于动态概率模型和 LSTM 网络的航空发动机预测和健康管理框架
摘要：本研究提出了一种航空发动机预测与健康管理（PHM）框架，该框架结合了动态概率（DP）模型和长短期记忆神经网络（LSTM）。采用基于高斯混合模型-自适应密度峰值聚类算法的DP模型从发动机服役开始对故障发展进行建模，具有训练时间极短、精度足够高的优点，并引入主成分分析将复杂的高维原始数据转换为低维数据。该模型可根据发动机数据的积累不断更新，以捕捉发动机故障的发生和演变过程。针对常用数据驱动方法存在的问题，采用DP+LSTM模型对发动机剩余使用寿命（RUL）进行估算。最后，利用 NASA 的商业模块化航空推进系统仿真数据集对所提出的 PHM 框架进行了实验验证，结果表明 DP 模型在故障诊断中比经典的人工神经网络方法具有更高的稳定性，而 DP + LSTM 模型在 RUL 估计中的准确率高于其他经典的深度学习方法。
基于卷积 LSTM 的脑机接口系统的数据增强
a 横滨市立大学认知信息科学实验室，日本横滨市金泽区濑户 22-2 b 日本理化学研究所信息系统和网络安全总部计算工程应用部，日本埼玉县和光市广泽 2-1 c 西班牙加泰罗尼亚维多利亚中央大学工程系数据与信号处理研究组，维多利亚 08500 d 英国剑桥大学精神病学系，剑桥 CB2 3EB e 南开大学人工智能学院，天津 300071 f 俄罗斯莫斯科斯科尔科沃科学技术研究所张量网络与深度学习数据挖掘应用实验室 g 日本东京理化学研究所高级智能项目中心张量学习团队 h 阿里巴巴集团阿里巴巴量子实验室，北京 100102 i 三峡大学经济管理学院，宜昌
基于深度学习的情绪识别方法，使用脑电图 (EEG) 信号，采用双向长短期记忆 (Bi-LSTM)
摘要：情绪是人类日常交流的重要组成部分。脑电图 (EEG) 信号可将大脑的情绪状态和动态联系起来，脑机接口 (BCI) 可利用这些信号提供更好的人机交互。在情绪识别领域已经进行了一些研究。然而，使用 EEG 信号的情绪识别过程面临的最重要问题之一是识别的准确性。本文提出了一种基于深度学习的通过 EEG 信号进行情绪识别的方法，包括数据选择、特征提取、特征选择和分类阶段。这项研究服务于医学领域，因为情绪识别模型有助于诊断心理和行为障碍。这项研究有助于提高情绪识别模型的性能，以获得更准确的结果，进而有助于做出正确的医疗决策。这项工作使用了标准的预处理生理信号情绪分析数据库 (DEAP)。从数据集中提取了统计特征、小波特征和赫斯特指数。特征选择任务通过二进制灰狼优化器实现。在分类阶段，使用堆叠双向长短期记忆 (Bi-LSTM) 模型来识别人类情绪。本文将情绪分为三大类：唤醒、效价和喜好。与过去研究中使用的方法相比，所提出的方法实现了较高的准确率，效价、唤醒和喜好的平均准确率分别为 99.45%、96.87% 和 99.68%，这被认为是情绪识别模型的高性能。