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循环式火焰振荡器阵列的降维与动态模式识别的深度神经网络方法

💡 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要

本文提出了一种Bi-LSTM-VAE-WDC方法，利用双层双向长短期记忆变分自编码器和基于二维Wasserstein距离的分类器，用于识别振荡燃烧系统中的动力学模式。实验结果表明，该方法在无监督模式识别和分类方面优于VAE和PCA。

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标签

Bi-LSTM-VAE-WDC 分类 动力学模式 振荡燃烧系统 无监督模式识别 模式识别 神经网络
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