本文關(guān)鍵詞： 活動(dòng)識(shí)別 深度重構(gòu)模型 自動(dòng)編碼器 Android手機(jī) 高斯受限玻爾茲曼機(jī)(GRBMs)　出處：《高技術(shù)通訊》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于數(shù)據(jù)的流形假設(shè),進(jìn)行了Android手機(jī)的活動(dòng)識(shí)別研究,提出了一種深度重構(gòu)模型(DRMs),該模型無需基礎(chǔ)幾何的先驗(yàn)假設(shè)就能自動(dòng)學(xué)習(xí)到當(dāng)前類樣本的復(fù)雜非線性曲面結(jié)構(gòu)和幾何特點(diǎn)。首先定義了一個(gè)深度重構(gòu)模型(DRM)模板,通過高斯受限玻爾茲曼機(jī)(GRBMs)逐層貪婪訓(xùn)練以初始化DRM模板的權(quán)重。在訓(xùn)練階段,根據(jù)每類樣本分別微調(diào)初始化后的DRM模板便可得到特定類的DRM。在測試階段,基于測試樣本與特定類DRM的最小重構(gòu)誤差決策活動(dòng)類別。實(shí)驗(yàn)證明,該方法對(duì)Android手機(jī)數(shù)據(jù)集的活動(dòng)識(shí)別正確率高達(dá)99%。
[Abstract]:Based on the manifold hypothesis of data, the activity recognition of Android mobile phone is studied. In this paper, a depth reconstruction model is proposed, which can automatically learn the complex nonlinear surface structure and geometric characteristics of the current class of samples without the prior assumptions of the basic geometry. Firstly, a depth reconstruction model (DRM) template is defined. The weight of DRM template is initialized by the greedy training of Gao Si restricted Boltzmann machine. In the training stage, according to the DRM template after initialization of each kind of sample, a specific class of DRMs can be obtained. The minimum reconstruction error decision activity classes based on test samples and specific classes of DRM are used. Experimental results show that the accuracy rate of activity recognition for Android mobile phone data sets is as high as 99%.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61273019,61473339) 河北省自然科學(xué)基金(F2013203368) 河北省青年拔尖人才支持計(jì)劃([2013]17) 河北省博士后專項(xiàng)資助項(xiàng)目(B2014010005) 中國博士后科學(xué)基金面上項(xiàng)目(2014M561202)資助
【分類號(hào)】：TN929.53;TP181

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本文編號(hào)：1551896