CNN+LSTM又火了！性能突破，轻松拿下顶会！

卷积神经网络（CNN）能够逐级抽象局部纹理、边缘等空间模式，在图像特征提取领域构建了黄金标准。而长短期记忆网络（LSTM）拥有独特的门控机制，其动态记忆更新特性可精准捕获多尺度时间依赖，在金融时序预测、语音识别等序列建模任务中脱颖而出。

【CNN-LSTM】混合架构通过【时空特征耦合】实现建模能力的跃迁。利用CNN的空间滤波器提取局部时序模式，再通过LSTM的门控机制建模全局动态演化规律，大大提高了模型的预测性能。同时，近期许多研究引入注意力机制动态调节CNN-LSTM的贡献权重，如Transformer引导的C-LSTM-Attention模型，高效提升了模型鲁棒性与可解释性。

随着对多源异构传感数据分析需求的激增，CNN-LSTM架构展现出了颠覆性潜力。本文精心挑选【14篇】最新前沿论文，供同学们学习与参考。整理不易，麻烦大家点个免费的赞~

一、Deep Sequence Models for Predicting Average Shear Wave Velocity from Strong Motion Records

 

1. 方法

本研究采用了一种混合深度学习模型，结合卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM），以捕捉强震记录中的空间和时间依赖性。CNN分支采用多层卷积层提取地震波形的局部空间特征（高频振动、振幅变化），通过池化层压缩冗余信息；LSTM分支处理地震波时间序列，捕捉长程依赖关系（P波与S波的传播时序）。特征融合层将CNN输出的空间特征与LSTM的时间特征在中间层进行拼接，通过全连接层实现跨模态信息交互。

研究结果表明，混合模型能够有效学习地震信号中的复杂非线性关系，改进了Vs30的预测准确性。通过优化P波到达时间模型，进一步提高了预测的准确性，展示了CNN-LSTM框架在地震研究中的潜力。

 

2. 创新点

1）深度学习模型创新性结合

首次将CNN与LSTM混合应用于地震波数据分析，这种混合架构能同时捕捉地震信号的空间局部特征和长期时间依赖性，更贴合地震数据的时空耦合特性。

2）P波到达时间优化模型

提出了一种针对地震P波到达时间的动态优化方法，通过深度学习自动校正传统经验公式中的误差，显著提升了Vs30预测的精度和鲁棒性。这一创新点解决了传统方法依赖人工阈值或固定公式导致泛化性差的问题。

 

二、Variable-frame CNNLSTM for Breast Nodule Classification using Ultrasound Videos

 

1.方法

本研究旨在结合医学影像与人工智能，设计一种支持可变帧数据集训练的超声视频分类方法，优化超声特征的自动提取。作者提出了一种基于卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的视频分类方法，首次将自然语言处理中的长短句处理方案引入视频分类中。通过对CNN提取的图像特征进行降维和排序，形成可变批次输入LSTM进行训练，从而节省计算资源。实验结果表明，所提出的可变帧CNN-LSTM方法在所有指标上均优于其他方法，分类准确率和精确度显著提高，特异性和F1分数也有所增加，验证了该方法的有效性。

2. 创新点

1）可变帧训练架构设计

提出可变批次输入机制，通过动态调整LSTM输入的帧序列长度，实现不同时长超声视频的端到端训练。该方法显著提升了对稀疏标注或短时关键帧的捕捉能力，避免传统方法因截断或填充造成的特征损失。

2）医学影像特征优化

在CNN特征提取后引入自适应降维模块（如主成分分析/PCA或注意力权重压缩），有效去除冗余信息，同时保留关键诊断特征。这一设计降低了LSTM的训练复杂度，兼顾计算效率与特征表达。

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