作者：何佳佳,李平,刘井平,戴傲 单位：中国电子科技集团公司第四十九研究所 出版：《传感器与微系统》2017年第01期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFCGQJ2017010330 DOC编号：DOCCGQJ2017010339 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于固定分簇的PSO优化无线传感器网络路由算法》PDF+DOC2015年第04期 王力,陈晓磊 《基于改进PSO的WMSNs覆盖增强算法》PDF+DOC2012年第05期 郭剑,孙力娟,韩崇,肖甫,王汝传 《基于RBF神经网络的人体动态姿态识别算法》PDF+DOC2011年第04期 高晶敏,梁菁菁,李春云 《基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用》PDF+DOC2014年第03期 孙艳梅,苗凤娟,陶佰睿 《基于PSO的改进的PID控制器在VAV空调系统温度控制中的应用》PDF+DOC2014年第01期 陈孟元 《基于PSO优化RBF-NN的磁浮车间隙传感器温度补偿》PDF+DOC2018年第02期 靖永志,何飞,廖海军,王滢,刘国清,董金文 《改进PSO算法结合FLANN在传感器动态建模中的应用》PDF+DOC2009年第01期 张媛媛,徐科军,许耀华 《基于改进PSO算法的传感器网络覆盖优化》PDF+DOC2017年第02期 杨永建,樊晓光,甘轶,禚真福,王晟达,赵鹏 《多目标约束下给水管网水质传感器选址优化算法的研究》PDF+DOC2008年第04期 吴小刚,张土乔,黄亚东 《无线传感器网络人体姿态识别算法》PDF+DOC2013年第03期 孔维行,乐燕芬,施伟斌,李瑞祥,余家宝,孙凤

    • 为了提高人体姿态的识别精度，提出一种基于改进的粒子群优化(PSO)神经网络的人体姿态识别算法。采用加速度传感器获取加速度信息，并在常用特征集的基础上，加入离散系数和曲线积分两种新特征作为神经网络的输入；在利用PSO神经网络参数的同时，通过控制概率，自适应地对粒子进行遗传操作，增强粒子跳出局部极小值的能力；采用训练后的神经网络对6种人体姿态进行识别。实验结果表明：该算法收敛速度和全局寻优能力得到了提高，与其他经典算法相比识别精度更高。

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