本文關(guān)鍵詞： 行為識別 深度信念網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) Dropout　出處：《計算機應(yīng)用研究》2017年12期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對移動用戶行為識別模型中存在過度擬合導(dǎo)致泛化性差的問題,提出一種基于隨機Dropout深度信念網(wǎng)絡(luò)(deep belief network,DBN)的移動用戶行為識別方法。該方法通過隨機更改Dropout算法中的概率參數(shù),減少隱層單元的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù),優(yōu)化每次訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)權(quán)值,以提高行為識別的準確率和樣本較少時的泛化能力。實驗結(jié)果表明,加入隨機Dropout的網(wǎng)絡(luò)對靜止、散步、跑步、上樓及下樓五種行為的平均識別準確率可達94.23%,相對于傳統(tǒng)的DBN識別方法,準確率提高了4.57%。
[Abstract]:In view of the problem of poor generalization caused by over-fitting in mobile user behavior recognition model. A deep belief network based on random Dropout depth belief network is proposed. By randomly changing the probabilistic parameters in the Dropout algorithm, the number of network nodes in the hidden layer unit is reduced, and the network weights of each training are optimized. In order to improve the accuracy of behavior recognition and generalization ability when there are fewer samples, the experimental results show that the network with random Dropout is static, walking and running. The average recognition accuracy of the five behaviors upstairs and downstairs can reach 94.233.Compared with the traditional DBN recognition method, the accuracy rate is increased by 4.57.
【作者單位】： 西安郵電大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61373116) 陜西省科技統(tǒng)籌創(chuàng)新工程計劃項目(2016KTZDGY04-01) 西安郵電大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項目(103-602080006) 西安市科技局科技計劃項目[2017084CG/RC047(XAYD001)]
【分類號】：TP18;TP391.41
【正文快照】： 人體行為識別是人工智能和模式識別領(lǐng)域內(nèi)的一個熱門研究方向[1,2],在視頻檢索、智能家居和健康監(jiān)測等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。隨著移動設(shè)備的快速發(fā)展,不同種類和功能的傳感器集成到移動終端上,使得利用三軸加速度數(shù)據(jù)進行人體行為分析和識別成為可能。傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法模型

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本文編號：1480274