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随机森林手势识别算法的高效嵌入式软件实现
被引量：
8
1
作者
郑小敏
李翔宇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期218-225,共8页
无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的"一对其余"多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型...
无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的"一对其余"多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构,以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间,利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型,在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明,与传统的随机森林算法相比,该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%,一次推理的平均判定次数低至243。
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关键词
随机
森林
手势识别
嵌入
式
软件
分支定界
FLASH存储
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职称材料
基于ERF和BO-SVC的交流接触器触头故障识别方法
被引量：
1
2
作者
刘树鑫
祁新智
吕先锋
《电力工程技术》
北大核心
2024年第6期173-182,共10页
针对交流接触器各状态样本不均衡导致故障状态识别精度低和特征冗余度高的问题,文中提出一种基于嵌入式随机森林(embedded random forest,ERF)和贝叶斯优化非线性支持向量机(Bayesian optimization-support vector classification,BO-S...
针对交流接触器各状态样本不均衡导致故障状态识别精度低和特征冗余度高的问题,文中提出一种基于嵌入式随机森林(embedded random forest,ERF)和贝叶斯优化非线性支持向量机(Bayesian optimization-support vector classification,BO-SVC)的复合识别方法。首先,通过交流接触器全寿命试验平台提取接触器状态特征,并针对各状态样本间不均衡导致识别精度低现象,提出一种基于权重法的样本均衡处理策略。然后,使用ERF对均衡后样本进行特征选择和降维,提取最能表征触头状态变化规律的最优特征。最后,将最优特征输入到BO-SVC识别模型,与另外2种代表性模型作为对比,以精确率、召回率和F1-分数3个指标对各模型性能进行评估。在3个指标上,文中方法的结果分别达到95.22%、98.91%和97.01%,均高于对比模型。以F1-分数为指标,在4组样本上对各模型性能进行测试,结果表明文中方法的F1-分数平均高出对比模型0.56%和27.28%,验证文中研究有效解决了交流接触器特征冗余和故障识别精度低的问题。
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关键词
交流接触器
故障识别
样本不均衡
特征选择
嵌入
式
随机
森林
(
erf
)
贝叶斯优化非线性支持向量机(BO-SVC)
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职称材料
面向嵌入式控制终端的水培生菜光调控目标值模型
被引量：
2
3
作者
完香蓓
简丽蓉
+2 位作者
辛萍萍
单慧勇
胡瑾
《上海农业学报》
2019年第2期42-47,共6页
随着嵌入式系统的发展,如何在嵌入式控制终端上实现不同根温、气温、CO2浓度下光饱和点的动态获取,成为设施农业发展的重要问题。以水培生菜为试验材料,设计多因子嵌套试验方案,基于随机森林算法建立面向嵌入式控制终端的光调控目标值模...
随着嵌入式系统的发展,如何在嵌入式控制终端上实现不同根温、气温、CO2浓度下光饱和点的动态获取,成为设施农业发展的重要问题。以水培生菜为试验材料,设计多因子嵌套试验方案,基于随机森林算法建立面向嵌入式控制终端的光调控目标值模型,研究随机森林算法参数对模型的影响,并对模型进行验证分析。结果表明:该模型可实现基于嵌入式控制终端的光饱和点的动态获取,模型决定系数为0. 9955,均方根误差为5. 677,平均绝对误差为5. 3475,可为面向嵌入式系统的光环境高效精准调控提供理论依据。
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关键词
光饱和点
水培
随机
森林
算法
光调控
嵌入
式
系统
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职称材料
题名
随机森林手势识别算法的高效嵌入式软件实现
被引量：
8
1
作者
郑小敏
李翔宇
机构
清华大学集成电路学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第7期218-225,共8页
基金
国家自然科学基金(61604014)
广东省重点领域研发计划专项(2019B010117002)。
文摘
无接触手势识别技术作为一种自然的人机交互方式,可以应用于手机、平板和可穿戴设备。为了高效实现超声手势识别嵌入式系统中采用的"一对其余"多分类随机森林算法,提出一种其推理过程的嵌入式软件实现方案。设计更精简的模型节点数据结构,以降低手势模型占用的存储空间。为节省系统能耗并缩短运行时间,利用分支定界的方法及时排除不可能产生正确解的手势类型,在保证识别率的条件下避免不必要的FLASH读取和决策树判定过程。实验结果表明,与传统的随机森林算法相比,该方案在FPGA上运行的实测时间缩短约60%,一次推理的平均判定次数低至243。
关键词
随机
森林
手势识别
嵌入
式
软件
分支定界
FLASH存储
Keywords
random forest
gesture recognition
embedded software
branch and bound
FALSH storage
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于ERF和BO-SVC的交流接触器触头故障识别方法
被引量：
1
2
作者
刘树鑫
祁新智
吕先锋
机构
沈阳工业大学(教育部特种电机与高压电器重点实验室)
出处
《电力工程技术》
北大核心
2024年第6期173-182,共10页
基金
辽宁省科学技术计划资助项目(2022JH1/108000-15)。
文摘
针对交流接触器各状态样本不均衡导致故障状态识别精度低和特征冗余度高的问题,文中提出一种基于嵌入式随机森林(embedded random forest,ERF)和贝叶斯优化非线性支持向量机(Bayesian optimization-support vector classification,BO-SVC)的复合识别方法。首先,通过交流接触器全寿命试验平台提取接触器状态特征,并针对各状态样本间不均衡导致识别精度低现象,提出一种基于权重法的样本均衡处理策略。然后,使用ERF对均衡后样本进行特征选择和降维,提取最能表征触头状态变化规律的最优特征。最后,将最优特征输入到BO-SVC识别模型,与另外2种代表性模型作为对比,以精确率、召回率和F1-分数3个指标对各模型性能进行评估。在3个指标上,文中方法的结果分别达到95.22%、98.91%和97.01%,均高于对比模型。以F1-分数为指标,在4组样本上对各模型性能进行测试,结果表明文中方法的F1-分数平均高出对比模型0.56%和27.28%,验证文中研究有效解决了交流接触器特征冗余和故障识别精度低的问题。
关键词
交流接触器
故障识别
样本不均衡
特征选择
嵌入
式
随机
森林
(
erf
)
贝叶斯优化非线性支持向量机(BO-SVC)
Keywords
AC contactor
fault recognition
imbalanced samples
feature selection
embedded random forest(
erf
)
Bayesian optimization-support vector classification(BO-SVC)
分类号
TM572.2 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
面向嵌入式控制终端的水培生菜光调控目标值模型
被引量：
2
3
作者
完香蓓
简丽蓉
辛萍萍
单慧勇
胡瑾
机构
西北农林科技大学机械与电子工程学院
出处
《上海农业学报》
2019年第2期42-47,共6页
基金
国家自然科学基金(31501224)
中央高校基本科研业务费(2452017124)
农业新品种新技术新设施引进项目(201703080)
文摘
随着嵌入式系统的发展,如何在嵌入式控制终端上实现不同根温、气温、CO2浓度下光饱和点的动态获取,成为设施农业发展的重要问题。以水培生菜为试验材料,设计多因子嵌套试验方案,基于随机森林算法建立面向嵌入式控制终端的光调控目标值模型,研究随机森林算法参数对模型的影响,并对模型进行验证分析。结果表明:该模型可实现基于嵌入式控制终端的光饱和点的动态获取,模型决定系数为0. 9955,均方根误差为5. 677,平均绝对误差为5. 3475,可为面向嵌入式系统的光环境高效精准调控提供理论依据。
关键词
光饱和点
水培
随机
森林
算法
光调控
嵌入
式
系统
Keywords
Light saturation point
Hydroponics
Random forest algorithm
Light environment regulation
Embedded system
分类号
S636.2 [农业科学—蔬菜学]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
随机森林手势识别算法的高效嵌入式软件实现
郑小敏
李翔宇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ERF和BO-SVC的交流接触器触头故障识别方法
刘树鑫
祁新智
吕先锋
《电力工程技术》
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
面向嵌入式控制终端的水培生菜光调控目标值模型
完香蓓
简丽蓉
辛萍萍
单慧勇
胡瑾
《上海农业学报》
2019
2
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职称材料
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