用于Android手机活动识别的深度重构模型

发布时间：2018-03-01 12:21

  本文关键词： 活动识别 深度重构模型 自动编码器 Android手机 高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)　出处：《高技术通讯》2017年07期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：基于数据的流形假设,进行了Android手机的活动识别研究,提出了一种深度重构模型(DRMs),该模型无需基础几何的先验假设就能自动学习到当前类样本的复杂非线性曲面结构和几何特点。首先定义了一个深度重构模型(DRM)模板,通过高斯受限玻尔兹曼机(GRBMs)逐层贪婪训练以初始化DRM模板的权重。在训练阶段,根据每类样本分别微调初始化后的DRM模板便可得到特定类的DRM。在测试阶段,基于测试样本与特定类DRM的最小重构误差决策活动类别。实验证明,该方法对Android手机数据集的活动识别正确率高达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%.
【作者单位】： 燕山大学信息科学与工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61273019,61473339) 河北省自然科学基金(F2013203368) 河北省青年拔尖人才支持计划([2013]17) 河北省博士后专项资助项目(B2014010005) 中国博士后科学基金面上项目(2014M561202)资助
【分类号】：TN929.53;TP181

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本文编号：1551896