太香了！Attention+LSTM+特征融合，通吃一区！开源代码已扒，速码！-优快云博客

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Attention+LSTM+特征融合，是AI领域的热门方向，不仅创新空间大，而且实用价值高！在各顶会、顶刊都是“红人”，光是中科院1区就有多篇。像是准确率高达99.4％的CIR-DFENet；预测误差直降78％的SCGA……

其充分结合了Attention、LSTM、特征融合三者的优势，为处理复杂序列数据和增强模型性能提供了新思路。先由LSTM捕捉长期依赖关系，接着引入Attention突出其中的关键信息。最后，再由特征融合来整合不同的特征，从而能使模型捕捉到更为丰富的信息，进而提高性能。

此外，其在CV、NLP、生物信息等领域都有广泛应用，我们结合具体领域（医疗、工业、多模态）切入，并根据实际问题设计模型，就很容易出高区！

为让大家能够紧跟领域前沿，找到更多idea启发，我给大家准备了14种创新思路和源码！

论文原文+开源代码需要的同学看文末

DGL-STFA: Predicting lithium-ion battery health with dynamic graph learning and spatial–temporal fusion attention

内容：DGL-STFA 是一种基于动态图学习和时空融合注意力的锂离子电池健康状态（SOH）预测框架。该框架通过将健康指标的时间序列数据转换为动态演化的图表示，利用多尺度卷积神经网络捕捉时间模式，自注意力机制构建动态邻接矩阵，以及时间注意力机制识别关键退化时刻，从而有效建模动态空间关系和长期时间依赖性，显著提高了 SOH 预测的准确性。实验结果表明，DGL-STFA 在 NASA 和 CALCE 数据集上的平均绝对误差比传统方法低 30% 以上，且在电池的早期、中期和末期阶段均表现出良好的鲁棒性。

Attention-Based Acoustic Feature Fusion Network for Depression Detection

内容：本文提出了一种名为ABAFnet的深度学习框架，用于通过语音信号检测抑郁症。该框架结合了四种不同的声学特征（包括上包络、语谱图、梅尔语谱图和高阶统计特征），通过卷积神经网络（CNN）提取深度特征，并利用长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制处理时间序列信息。通过权重调整模块（WAM）进行特征融合，动态调整各特征的权重，以优化模型性能。实验在两个临床语音数据库（CNRAC和CS-NRAC）上验证了该方法的有效性，结果表明ABAFnet在抑郁症检测和亚型分类任务中优于现有方法，且Mel频率倒谱系数（MFCC）相关特征在语音抑郁症检测中具有重要作用。

Multi-scale Quaternion CNN and BiGRU with Cross Self-attention Feature Fusion for Fault Diagnosis of Bearing

内容：本文提出了一种名为MQCCAF的轴承故障诊断模型。该模型结合了多尺度四元数卷积神经网络（MQCNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和交叉自注意力特征融合（CSAFF）模块，通过引入四元数卷积来提取多尺度特征，并利用交叉自注意力机制增强特征间的判别性交互表示。实验在CWRU、MFPT和Ottawa三个公共数据集上验证了该方法的有效性，平均准确率分别达到99.99%、100%和99.21%。此外，该模型在抗噪声能力和跨领域适应性方面表现出色，能够从原始信号中准确诊断故障，具有较高的应用前景。

Temporal Fusion Transformers for Streamflow Prediction: Value of Combining Attention with Recurrence

内容：本文研究了将循环神经网络（RNN）与注意力机制相结合的模型在径流预测中的应用。研究假设结合循环（如LSTM）和注意力（如Transformer）可以提高径流预测的准确性。通过在2610个全球分布的流域上对比LSTM、Transformer和TFT的性能，结果表明TFT在径流预测中优于LSTM和Transformer，其Kling-Gupta效率（KGE）中位数达到0.705。此外，TFT作为一种可解释的AI方法，能够通过变量选择网络识别重要输入特征，为理解流域产流过程提供新见解。