作者：钟楚轶,朱建军 单位：吉林化工学院 出版：《吉林化工学院学报》2020年第03期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJHXY2020030170 DOC编号：DOCJHXY2020030179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于卷积神经网络的SAR目标多维度特征提取》PDF+DOC2017年第01期 张慧,肖蒙,崔宗勇 《基于惯导信息和卷积神经网络的人体活动识别》PDF+DOC2020年第04期 李新科,刘欣雨,李勇明,曹海林,陈艺航,林宜成,黄新鑫 《基于卷积神经网络的软硬触觉感知方法研究》PDF+DOC2017年第06期 余乐,李阳光,陈岩,吴超,李洋洋,王瑶 《从“Amazon Go”看人工智能时代无人超市实现方案》PDF+DOC2017年第03期 顾鸿铭 《基于样条权函数神经网络的传感器故障诊断》PDF+DOC2014年第06期 杨海楠,张代远 《基于特征融合的人体运动识别》PDF+DOC2019年第06期 连西静,崔升 《卷积神经网络在桥梁结构健康监测系统中的应用》PDF+DOC2020年第02期 王珏辉 《基于注意力模型的多传感器人类活动识别》PDF+DOC2019年第06期 王金甲,周雅倩,郝智 《基于灰色BP神经网络的质心数据处理方法》PDF+DOC2012年第04期 张宪,钟江,吴晖,赵章风 《基于电容层析法糖浆气液两相流识别》PDF+DOC2011年第05期 刘梦伦,傅文利,蒙华,刘金花,赵进创

    • 对由可穿戴设备采集的针对人体活动识别的数据集进行处理，并用处理后的数据对一维卷积神经网络进行训练，测试并得到精准度结果.对数据集的处理使得原本数据集中一些噪音和无效数据被过滤排除掉，在训练神经网络时减少了运算量，提升了神经网络的效率.后经测试，在神经网络结构不变的情况下，处理后的数据集可以使神经网络性能得到提升。

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