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基于特征融合进行活动识别的DCNN 5法
基于特征融合进行活动识别的DCNN 5法
作者:
杨中玉
王金甲
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
融合特征
多通道时间序列
深度卷积神经网络( DCNN)
活动识别
摘要:
研究了输入是可穿戴传感器获得的多通道时间序列信号,输出是预定义的活动的活动识别模型,指出活动中的有效特征的提取目前多依赖于手工和浅层特征学习结构,不仅复杂而且会导致识别准确率下降;基于深度学习的卷积神经网络( CNN)不是对时间序列信号进行手工特征提取,而是自动学习最优特征;目前使用卷积神经网络处理有限标签数据仍存在过拟合问题。因此提出了一种基于融合特征的系统性的特征学习方法用于活动识别,用ImageNet16对原始数据集进行预训练,将得到的数据与原始数据进行融合,并将融合数据和对应的标签送入有监督的深度卷积神经网络( DCNN )中,训练新的系统。在该系统中,特征学习和分类是相互加强的,它不仅能处理端到端的有限数据问题,也能使学习到的特征有更强的辨别力。与其他方法相比,该方法整体精度从87.0%提高到87.4%。
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文献信息
篇名
基于特征融合进行活动识别的DCNN 5法
来源期刊
高技术通讯
学科
关键词
融合特征
多通道时间序列
深度卷积神经网络( DCNN)
活动识别
年,卷(期)
2016,(4)
所属期刊栏目
先进制造与自动化
研究方向
页码范围
374-380
页数
7页
分类号
字数
3594字
语种
中文
DOI
10.3772/j.issn.1002-0470.2016.04.007
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
王金甲
燕山大学信息科学与工程学院
62
399
9.0
18.0
2
杨中玉
燕山大学信息科学与工程学院
2
2
1.0
1.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
融合特征
多通道时间序列
深度卷积神经网络( DCNN)
活动识别
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
主办单位:
中国科学技术信息研究所
出版周期:
月刊
ISSN:
1002-0470
CN:
11-2770/N
开本:
大16开
出版地:
北京市三里河路54号
邮发代号:
82-516
创刊时间:
1991
语种:
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
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