混合神经网络模型在人体活动识别中的研究

针对人体活动识别问题与其在实际情况中的应用,综合考量卷积神经网络与作为循环神经网络变体的门控循环单元,设计能自动提取传感器数据特征和记忆时序性活动数据的CNN-GRU混合神经网络模型,并予以改良.使用该模型在公开的数据集上进行实验,较其他的模型效果更加理想.在人体活动识别的处理中,CNN-GRU模型能达到预期的高准确率.在数据集时序性依赖较强的情况下,CNN-GRU模型能拥有更好的准确度和稳定性.     

混合神经网络模型在人体活动识别中的研究

针对人体活动识别问题与其在实际情况中的应用,综合考量卷积神经网络与作为循环神经网络变体的门控循环单元,设计能自动提取传感器数据特征和记忆时序性活动数据的CNN-GRU混合神经网络模型,并予以改良.使用该模型在公开的数据集上进行实验,较其他的模型效果更加理想.在人体活动识别的处理中,CNN-GRU模型能达到预期的高准确率.在数据集时序性依赖较强的情况下,CNN-GRU模型能拥有更好的准确度和稳定性.     

双向循环神经网络在语音识别中的应用

针对前馈神经网络难以处理时序数据的问题,提出将双向循环神经网络（BiRNN）应用在自动语音识别声学建模中。首先,应用梅尔频率倒谱系数进行特征提取;其次,采用双向循环神经网络作为声学模型;最后,测试不同参数对系统性能的影响。在TIMIT数据集上的实验结果表明,与基于卷积神经网络和深度神经网络的声学模型相比,识别率分别提升了1.3%和4.0%,说明基于双向循环神经网络的声学模型具有更好的性能。     

基于多层卷积神经网络特征和双向长短时记忆单元的行为识别

鲁棒的视频行为识别由于其复杂性成为了一项极具挑战的任务. 如何有效提取鲁棒的时空特征成为解决问题的关键. 在本文中, 提出使用双向长短时记忆单元(Bi--LSTM)作为主要框架去捕获视频序列的双向时空特征. 首先, 为了增强特征表达, 使用多层的卷积神经网络特征代替传统的手工特征. 多层卷积特征融合了低层形状信息和高层语义信息, 能够捕获丰富的空间信息. 然后, 将提取到的卷积特征输入Bi--LSTM, Bi--LSTM包含两个不同方向的LSTM层. 前向层从前向后捕获视频演变, 后向层反方向建模视频演变. 最后两个方向的演变表达融合到Softmax中, 得到最后的分类结果. 在UCF101和HMDB51数据集上的实验结果显示本文的方法在行为识别上可以取得较好的性能.     

基于BiGRU-CapsNet的社交媒体文本作者识别

针对社交媒体文本存在文本短、特征提取困难的问题,结合深度学习提出了一种双向门控循环神经网络（bidirectional gated recurrent neural network,BiGRU）和胶囊网络（capsule network,CapsNet）混合模型（BiGRU-CapsNet）。社交媒体文本首先通过Bert预训练模型生成词向量,利用BiGRU提取序列浅层特征,结合CapsNet进一步提取深层特征,最终通过softmax分类器实现作者识别。实验结果证明,该模型可以提升社交媒体文本作者识别的性能。     

基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型

为了提高了人体行为识别的正确率,提出了一种基于改进Canny算子和神经网络的人体行为识别模型（ICanny-RBF）。采用改进Canny算子对人体行为图像进行预处理,提取人体行为轮廓,提取7个不变矩特征作为RBF神经网络的输入向量,训练出能够识别人体行为的RBF神经网络模型,并采用取k-means算法确定RBF神经网络聚类中心,采用Weizmann数据集进行仿真实验。仿真结果表明,与传统方法相比,提出的ICanny-RBF模型提高了人体行为的识别正确率。     

基于智能手机的跌倒行为识别算法研究

利用智能手机的感知和计算能力,对跌倒行为识别算法进行研究。分析使用多特征传感器识别跌倒行为的必要性,并根据传感器对跌倒行为敏感程度的不同,提出基于主成分分析的多特征选择方法。针对传统K-means算法不能反映数据分布差异的问题,设计基于相对熵的跌倒行为识别算法,利用数据集分布距离进行跌倒行为识别。在真实环境下采集跌倒行为数据对算法性能进行评估,结果表明该算法能较好地识别跌倒行为,识别准确率高达96. 7%。     

基于BP神经网络的人体行为识别

针对人体行为识别问题,提出一种基于径向基函数（BP）神经网络的人体行为分类算法。首先,利用奇异值分解（SVD）算法提取视频每一帧的奇异值,将每一帧的奇异值按照行拼接起来即为一个视频的样本,样本按照行排成样本矩阵;然后,利用主成分分析（PCA）对得到的矩阵进行去相关并且降低维数,降低维数的矩阵再进行线性鉴别分析（LDA）,使样本变得线性可分;最后,利用BP神经网络对样本进行分类;实验结果表明,与采用最近邻分类和K近邻分类（kNN）相比,所提算法具有更高的识别率。     

基于改进canny算子和神经网络的人体行为识别模型

人体行为识别是现代计算机人机交互工程的高级形式,本质上是对人体行为信息的一种计算机采集和分类识别系统,在这一系统运行过程中系统对人体行为信息的准确采集和精确识别是实现其功能的关键,本文将立足于人体行为识别的实际,在canny算子和神经网络的基础上对人体行为识别模型进行简要分析。     

基于CNN与双向LSTM的行为识别算法

针对传统行为识别依赖手工提取特征,智能化程度不高,识别精度低的问题,提出一种基于3D骨骼数据的卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)的混合模型。使用3D骨骼数据作为网络输入,CNN提取每个时间步的3D输入数据间的空间特征,Bi-LSTM更深层地提取3D数据序列的时间特征。该混合模型自动提取特征完成分类,实现骨骼数据到识别结果的端对端学习。在UTKinect-Action3D标准数据集上,模型的识别率达到97.5%,在自制Kinect数据集上的准确率达到98.6%,实验结果表明,该网络有效提高了分类准确率,具备可用性和有效性。     

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用.针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法.该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)...     

基于循环神经网络的语音识别模型

近年来基于隐马尔可夫模型（HMM）的语音识别技术得到了很大发展。然而HMM模型有着一定的局限性,如何克服HMM的一阶假设和独立性假设带来的问题一直是研究讨论的热点,在语音识别中引入神经网络的方法是克服HMM局限性的一条途径。该文将循环神经网络应用于汉语语音识别,修改了原网络模型并提出了相应的训练方法,实验结果表明该模型具有良好的连续信号处理性能,与传统的HMM模型效果相当,新的训练策略能够在提高训练速度的同时,使得模型分类性能有明显提高。     

基于门控循环单元神经网络的NOx排放量预测

电站燃煤锅炉产生的排放是大气NO_x污染的主要来源之一,建立有效的NO_x排放模型是锅炉燃烧优化降低NO_x排放的基础。为充分地挖掘数据源与锅炉NO_x排放量的相关性,提出一种基于多层门控循环单元神经网络(GRU)的NO_x排放预测模型。首先,利用主成分分析对火电厂高维数据进行处理;然后,将提取的主成分作为GRU网络的输入,得到锅炉NO_x排放预测模型。以某660 MW电厂实际运行数据对模型进行了验证,仿真结果表明多层GRU模型具有较高的预测精度和较强的鲁棒性,可以更有效地对火电厂NO_x排放量进行预测。     

基于BGRU池的卷积神经网络文本分类模型

针对深度学习在处理文本分类问题时存在的适应度小、精确度较低等问题,提出一种采用双向门控循环单元(BGRU)进行池化的改进卷积神经网络模型。在池化阶段,将BGRU产生的中间句子表示与由卷积层得到的局部表示进行对比,将相似度高的判定为重要信息,并通过增大其权重来保留此信息。该模型可以进行端到端的训练,对多种类型的文本进行训练,适应性较强。实验结果表明,相较于其他同类模型,提出的改进模型在学习能力上有较大优势,分类精度也有显著提高。     

基于神经网络的上网行为识别的研究

本文提出了利用数据流量、连接数、FTP连接数和QQ连接数作为特征量。应用神经网络技术实现对上网行为的自动识别。并用MATLAB仿真的方法进行神经网络的设计和模拟。通过调整网络的参数，有效地提高了识别率。     

基于径向基函数神经网络的二维零件图特征识别

文章研究用径向基函数神经网络识别二维零件图的形状特征信息。提出了零件图扩展属性矩阵的概念及求法,对AutoCADR2000进行了二次开发,完善了笔者开发的二维回转类零件图特征识别和提取系统,具有一定的理论和实用价值。