本文關鍵詞： 活動識別 深度重構模型 自動編碼器 Android手機 高斯受限玻爾茲曼機(GRBMs)　出處：《高技術通訊》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：基于數(shù)據的流形假設,進行了Android手機的活動識別研究,提出了一種深度重構模型(DRMs),該模型無需基礎幾何的先驗假設就能自動學習到當前類樣本的復雜非線性曲面結構和幾何特點。首先定義了一個深度重構模型(DRM)模板,通過高斯受限玻爾茲曼機(GRBMs)逐層貪婪訓練以初始化DRM模板的權重。在訓練階段,根據每類樣本分別微調初始化后的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的最小重構誤差決策活動類別。實驗證明,該方法對Android手機數(shù)據集的活動識別正確率高達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】： 燕山大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61273019,61473339) 河北省自然科學基金(F2013203368) 河北省青年拔尖人才支持計劃([2013]17) 河北省博士后專項資助項目(B2014010005) 中國博士后科學基金面上項目(2014M561202)資助
【分類號】：TN929.53;TP181

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