【摘 要】
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随着计算机技术和一系列数学规则成功运用在处理各种实际问题中,深度学习和人工智能成为各国关注和研究的焦点,其应用现已遍及人们生活的各个领域。但是基于现有的深度学习技术,算法模型在处理图像和视频领域的分类识别任务时,识别精度会随着图像和视频分辨率变化,识别的时效性会产生较大的变化。为了减少训练模型的参数学习和识别分类成本,提高应用的灵活性,使用基于传感器数据集的应用模型在现实生产和生活中有着无法比拟的
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随着计算机技术和一系列数学规则成功运用在处理各种实际问题中,深度学习和人工智能成为各国关注和研究的焦点,其应用现已遍及人们生活的各个领域。但是基于现有的深度学习技术,算法模型在处理图像和视频领域的分类识别任务时,识别精度会随着图像和视频分辨率变化,识别的时效性会产生较大的变化。为了减少训练模型的参数学习和识别分类成本,提高应用的灵活性,使用基于传感器数据集的应用模型在现实生产和生活中有着无法比拟的优势。算法模型使用传感器数据集进行运动状态的识别有天然的优势:数据结构和数据集的小巧性使得基于传感器数据集的运动状态识别在人类生活的实际应用场景中十分的便利。不管研究人员使用何种类型的传感器,运动状态的识别模型都面临着物理系统和相应的使用者、使用环境、系统本身产生噪声的影响,噪声成为了传感器生成数据的一个重要组成部分。许多优秀的论文作者提出了一系列算法和模型试图解决因噪声的影响而导致数据识别精确性下降的问题,这些论文的算法模型都是在运动状态识别过程中尽最大的努力去除噪声,而实际场景中通过算法准确地区分噪声数据和非噪声数据几乎是不可能的。传统的单一算法模型无法识别噪声,本论文提出的新模型第一个重要的数据处理原则是把噪声数据和非噪声数据完全看成一个整体,这样本模型就完全避免了区分噪声和非噪声数据的复杂性问题,从而适用于不同传感器噪声的运动状态识别模式和异构的用户运动状态(不同的年龄人群和多样的使用环境)识别模式。模型的第二个重要特征是以非全局统一的方式使用局部聚类算法,则一定时间窗口的运动状态特征逼近局部特征最优解,这种局部聚类算法对于运动状态的识别有着无法比拟的优势。模型的第三个重要特征是把单标签任务转换为多标签任务,保留多个次要特征以达到精确识别和模糊识别。本论文使用具有代表性的手机传感器数据集和附在人体上的传感器数据集验证本算法模型的有效性、可靠性,且通过论据论证和实验论证了本算法模型的性能要优于当前其它算法模型的性能。
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