基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究



基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究

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基于浅层学习和深度学习的传感器活动识别对比研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 课题研究背景	第10-12页
1.2 研究现状	第12-15页
1.3 本文的主要研究内容	第15-17页
第2章基于浅层学习的活动识别	第17-32页
2.1 引言	第17页
2.2 浅谈机器学习	第17-18页
2.3 活动识别链条	第18-25页
2.3.1 传感器数据获取及预处理	第19-20页
2.3.2 数据分割	第20页
2.3.3 特征提取与选择	第20-21页
2.3.4 训练与分类	第21-23页
2.3.5 决策融合	第23页
2.3.6 性能评估	第23-25页
2.4 实验及分析	第25-31页
2.4.1 实验数据集	第26-27页
2.4.2 基础活动识别链条实验	第27-28页
2.4.3 特征类型实验	第28页
2.4.4 窗口大小实验	第28-29页
2.4.5 分类器实验	第29-31页
2.5 本章小结	第31-32页
第3章基于深度学习的活动识别	第32-48页
3.1 引言	第32页
3.2 浅谈深度学习	第32-33页
3.3 卷积神经网络构造	第33-42页
3.3.0 CNN架构	第33-35页
3.3.1 卷积层	第35-36页
3.3.2 池化层	第36页
3.3.3 激活函数	第36-37页
3.3.4 Dropout	第37-38页
3.3.5 卷积神经网络训练	第38-42页
3.4 卷积神经网络实验	第42-46页
3.4.1 实验数据	第42-43页
3.4.2 卷积神经网络的性能研究实验	第43-45页
3.4.3 卷积神经网络的普适性实验	第45-46页
3.5 本章小结	第46-48页
第4章基于卷积神经网络的帕金森病步态冻结识别	第48-58页
4.1 引言	第48页
4.2 构建CNN-2 模型	第48-51页
4.3 DAPHNet数据集	第51-53页
4.3.1 简介	第51-52页
4.3.2 数据预处理	第52-53页
4.4 实验结果及分析	第53-56页
4.4.1 实验结果	第53-55页
4.4.2 实验分析	第55-56页
4.5 本章小结	第56-58页
结论	第58-60页
参考文献	第60-64页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果	第64-65页
致谢	第65页

本篇论文共65页，点击这进入下载页面。

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