Parvin Malekzadeh

新型统一粒子滤波器LSTM增强过程模拟

研究人员开发了一种新颖的统一粒子滤波器LSTM（Unified PF-LSTM），用于数据驱动的过程模拟。该模型通过维护和更新加权的循环状态假设集，解决了标准循环神经网络的局限性，使其能够从不完整的事件日志中更好地推断潜在的过程条件。在三个真实的急诊科数据集上对Unified PF-LSTM进行了评估，与现有基线相比，在复制路由、持续时间和系统级行为方面表现出优越的性能。