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基于CNN-Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法
被引量：
9
1
作者
李浩
于志远
+1 位作者
尹业成
闫国栋
《电子测量技术》
北大核心
2021年第21期95-100,共6页
随着传感器、微电子等技术的发展,通过可穿戴式传感器对人体的运动模式进行识别,具有广泛的应用价值,如何提高识别的准确率,具有重要研究意义。考虑到人体下肢运动的特点,提出了一种基于CNN和Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法,先利...
随着传感器、微电子等技术的发展,通过可穿戴式传感器对人体的运动模式进行识别,具有广泛的应用价值,如何提高识别的准确率,具有重要研究意义。考虑到人体下肢运动的特点,提出了一种基于CNN和Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法,先利用CNN提取原始数据的局部相关特征,再使用Mogrifier LSTM代替全连接层,挖掘局部相关特征的前后依赖关系,对行走、跑步、上楼梯、下楼梯、上坡和下坡6种常见的运动模式进行识别。实验结果表明,相比于传统LSTM算法,Mogrifier LSTM的准确率提升了1.03%,将CNN和Mogrifier LSTM相结合后,准确率进一步提升了1.17%,达到了98.18%,证明了算法的优越性。
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关键词
形变长短时记忆网络
卷积神经
网络
人体运动模式识别
惯性测量单元
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职称材料
融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM航班延误波及预测
被引量：
1
2
作者
屈景怡
张金杰
+1 位作者
赵娅倩
李云龙
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第11期2412-2423,共12页
连续航班中的延误波及往往会引起大规模的航班延误产生,提前对航班延误波及问题进行预测可以为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。本文首先对航班数据进行清洗与数据融合,针对空管部门实际航班运行情况提出强空间航班链数据集...
连续航班中的延误波及往往会引起大规模的航班延误产生,提前对航班延误波及问题进行预测可以为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。本文首先对航班数据进行清洗与数据融合,针对空管部门实际航班运行情况提出强空间航班链数据集与强时序航班链数据集两种不同的构造方法;然后根据航班延误波及传播的空时特性提出融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制SimAM模块对空间特征进行提取,再用形变的长短时记忆网络(Mogrifier Recurrent Neural Network,MogrifierLSTM)对时序信息进行学习;最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上SimAM注意力机制后相比CNN-MogrifierLSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。
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关键词
航班延误波及预测
航班链
形变
的
长短
时
记忆
网络
注意力机制
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职称材料
题名
基于CNN-Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法
被引量：
9
1
作者
李浩
于志远
尹业成
闫国栋
机构
北京精密机电控制设备研究所
航天伺服驱动与传动技术实验室
出处
《电子测量技术》
北大核心
2021年第21期95-100,共6页
文摘
随着传感器、微电子等技术的发展,通过可穿戴式传感器对人体的运动模式进行识别,具有广泛的应用价值,如何提高识别的准确率,具有重要研究意义。考虑到人体下肢运动的特点,提出了一种基于CNN和Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法,先利用CNN提取原始数据的局部相关特征,再使用Mogrifier LSTM代替全连接层,挖掘局部相关特征的前后依赖关系,对行走、跑步、上楼梯、下楼梯、上坡和下坡6种常见的运动模式进行识别。实验结果表明,相比于传统LSTM算法,Mogrifier LSTM的准确率提升了1.03%,将CNN和Mogrifier LSTM相结合后,准确率进一步提升了1.17%,达到了98.18%,证明了算法的优越性。
关键词
形变长短时记忆网络
卷积神经
网络
人体运动模式识别
惯性测量单元
Keywords
mogrifier LSTM
convolutional neural networks
human motion patterns recognize
inertial measurement unit
分类号
TP391.4 [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
融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM航班延误波及预测
被引量：
1
2
作者
屈景怡
张金杰
赵娅倩
李云龙
机构
中国民航大学天津市智能信号与图像处理重点实验室
上海民航华东通信网络发展有限公司
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022年第11期2412-2423,共12页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U1833105)
天津市自然科学基金面上项目(19JCYBJC15900)。
文摘
连续航班中的延误波及往往会引起大规模的航班延误产生,提前对航班延误波及问题进行预测可以为民航部门提供有效参考,减少相关的经济损失。本文首先对航班数据进行清洗与数据融合,针对空管部门实际航班运行情况提出强空间航班链数据集与强时序航班链数据集两种不同的构造方法;然后根据航班延误波及传播的空时特性提出融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM网络模型,先使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合注意力机制SimAM模块对空间特征进行提取,再用形变的长短时记忆网络(Mogrifier Recurrent Neural Network,MogrifierLSTM)对时序信息进行学习;最后使用Softmax分类器对延误等级进行分类预测。本文提出的预测方法,在航班延误波及进行预测的实验中取得了93.16%的准确率,相比单独使用CNN或LSTM大有提升,加上SimAM注意力机制后相比CNN-MogrifierLSTM网络在不同数据集上准确率也提升了0.6%左右。
关键词
航班延误波及预测
航班链
形变
的
长短
时
记忆
网络
注意力机制
Keywords
flight delay propagation prediction
flight chain
mogrifier recurrent neural network
attention mechanism
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP393 [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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CNN-Mogrifier LSTM的人体运动模式识别算法
李浩
于志远
尹业成
闫国栋
《电子测量技术》
北大核心
2021
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融合注意力机制SimAM的CNN-MogrifierLSTM航班延误波及预测
屈景怡
张金杰
赵娅倩
李云龙
《信号处理》
CSCD
北大核心
2022
1
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职称材料
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