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基于RBF神经网络的跌倒检测算法研究 被引量：11
1
作者 王晓雷 李栋豪 +4 位作者 郑晓婉 娄泰山 丁国强 焦玉召 赵红梅 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第11期185-191,共7页
针对现有跌倒检测方法动作识别效率低、适应性差等问题,提出基于RBF神经网络的跌倒检测方法,通过径向基函数(RBF)判别人体是否处于跌倒状态。分析了人体跌倒和其他日常行为运动特征,对人体的日常行为动作进行分类。利用惯性传感器采集... 针对现有跌倒检测方法动作识别效率低、适应性差等问题,提出基于RBF神经网络的跌倒检测方法,通过径向基函数(RBF)判别人体是否处于跌倒状态。分析了人体跌倒和其他日常行为运动特征,对人体的日常行为动作进行分类。利用惯性传感器采集人体运动加速度和角速度,以加速度和角速度组合为运动特征向量,采用RBF神经网络进行训练,构建RBF函数分类器,对人体动作行为进行判别,从而识别人体跌倒状态。实验将人体运动行为分为正常行走、跑步、上下楼梯、前向跌倒、侧向跌倒5类,训练样本采用1500例,测试样本500例,其中每类动作各包含100例测试样本。结果表明,当RBF模型隐含层数为350时,5类动作的准确率均可达到80%以上,且跌倒检测平均准确率为96%。因此基于RBF神经网络分类的跌倒检测算法能够准确地检测人体跌倒行为。 展开更多
关键词 跌倒检测算法 惯性传感器 运动特征 rbf神经网络分类器
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混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法 被引量：5
2
作者 高学芹 《微型电脑应用》 2021年第5期119-121,共3页
财务管理是当代财务管理的重要研究方向,财务管理过程十分复杂,对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义。传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律,使得财务管理预警结果不可靠,实时性较差。为了获得理想的财务管理预警结果,提出了... 财务管理是当代财务管理的重要研究方向,财务管理过程十分复杂,对财务管理进行及时预警具有重要的研究意义。传统预警方法无法刻画财务管理的变化规律,使得财务管理预警结果不可靠,实时性较差。为了获得理想的财务管理预警结果,提出了基于混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警方法。首先对财务管理预警原理进行分析,找到财务管理预警的关键技术,然后收集与财务管理预警相关的数据,采用RBF神经网络对财务管理预警变化规律进行建模和描述,得到财务管理预警的分类器,并引入混沌粒子群算法优化财务管理预警分类器的参数,最后进入了财务管理预警仿真模拟实验。试验结果表明,相对于传统财务管理预警方法,混沌粒子群算法化神经网络的财务管理预警正确率得到了有效的提升,在有效时间内对财务管理进行预警,解决当前财务管理预警过程中存在的一些难题,具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 企业财务 管理风险 rbf神经网络 预警分类器 模拟实验 混沌粒子群算法
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基于BP神经网络的音乐分类模型 被引量：4
3
作者 刘明星 《现代电子技术》 北大核心 2018年第5期136-139,共4页
针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP... 针对单一特征难以建立理想音乐分类模型的不足,为了帮助用户找到自己喜欢的音乐,提出BP神经网络的音乐分类模型。首先提取音乐的多种类型特征,便于对音乐信息进行准确描述,然后将这些特征组合在一起作为音乐分类模型的输入向量,通过BP神经网络的智能学习建立音乐分类模型,最后在Matlab 2016平台下进行多个音乐分类实验。结果表明,该模型克服了单一特征提供信息简单的局限性,提高了音乐的分类正确率,而且音乐分类的实时性较好,可以用于网络上的音乐检索研究。 展开更多
关键词 情感特征 音频特征 rbf神经网络 音乐分类器 音乐检索 智能学习
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基于局部纹理ASM模型的人脸表情识别 被引量：3
4
作者 彭程 刘帅师 +1 位作者 万川 田彦涛 《智能系统学报》 2011年第3期231-238,共8页
针对主动形状模型(ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进... 针对主动形状模型(ASM)迭代过程容易陷入局部最优解的不足,提出了一种基于局部纹理模型的改进ASM算法,即EWASM.在局部纹理模型构建中,以每个特征点的中垂线方向搜索其邻域信息以确定最佳匹配位置,对衡量匹配程度的马氏距离加以推广,进而得到改进的扩展加权局部纹理模型,它由中心局部纹理模型、前局部纹理模型和后局部纹理模型共3个子模型加权组成,并对加权参数进行实验优化,使各个特征点之间的联系更加紧密,模型的鲁棒性更好.通过表情识别实验对提出的EWASM算法和传统ASM算法进行对比,选用RBF神经网络分类器进行表情分类,实验结果表明EWASM算法收敛速度更快,识别率也得以提高,并解决了局部最小问题,能更有效地表征表情. 展开更多
关键词 人脸表情识别 主动形状模型 局部纹理模型 rbf神经网络分类器
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一种新的基于模糊RBF神经网络的人脸识别方法 被引量：2
5
作者 胡波 徐蔚鸿 《微计算机信息》 2010年第28期176-178,共3页
对基于模糊RBF神经网络的人脸图像分类器进行研究。模糊RBF神经网络一般采用BP算法进行学习,收敛速度慢,因此本文提出了一种改进的Levenberg-Marquart优化算法(简称L-M算法)对神经网络进行学习,改进的L-M算法在学习次数和准确度方面都优... 对基于模糊RBF神经网络的人脸图像分类器进行研究。模糊RBF神经网络一般采用BP算法进行学习,收敛速度慢,因此本文提出了一种改进的Levenberg-Marquart优化算法(简称L-M算法)对神经网络进行学习,改进的L-M算法在学习次数和准确度方面都优于BP算法。在ORL人脸图像库上的实验结果表明了此方法的有效性。 展开更多
关键词 模糊rbf神经网络 L-M算法 模糊神经分类器 人脸识别
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基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器 被引量：3
6
作者 薛富强 葛临东 王彬 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期399-402,共4页
针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表... 针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表明改进算法能更好地确定分类器结构,分类准确率更高。 展开更多
关键词 递阶遗传算法 径向基神经网络 分类器 适应度函数
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权值与结构双确定法的RBF神经网络分类器 被引量：2
7
作者 张雨浓 王茹 +2 位作者 廖柏林 刘锦荣 林键煜 《计算技术与自动化》 2014年第3期1-7,共7页
为了解决径向基函数(RBF)神经网络权值与结构难以确定的问题,基于权值直接确定法,及隐层神经元中心、方差、数目与神经网络性能的关系,提出一种边增边删型的网络权值与结构双确定法。在此方法基础之上,构建一种RBF神经网络分类器并探讨... 为了解决径向基函数(RBF)神经网络权值与结构难以确定的问题,基于权值直接确定法,及隐层神经元中心、方差、数目与神经网络性能的关系,提出一种边增边删型的网络权值与结构双确定法。在此方法基础之上,构建一种RBF神经网络分类器并探讨其分类性能和抗噪能力。计算机数值实验结果验证所提出的边增边删型的权值与结构双确定法能够快速、有效地确定网络的中心、方差和网络最优的权值与结构,所构造的模式分类器具有优越的分类性能和抗噪能力。 展开更多
关键词 rbf神经网络 模式分类器 边增边删型 权值与结构双确定法 抗噪性
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基于实时车流信息的电动汽车未来行驶工况预测
8
作者 张毅 黄韬一 刘寅童 《重庆理工大学学报（自然科学）》 北大核心 2023年第11期93-102,共10页
在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点。然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广。因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义。本研究基于实... 在全球能源短缺和污染加重的背景下,新能源汽车领域关键技术成为研究热点。然而纯电动汽车剩余续航里程的不确定性,严重地影响了纯电动汽车的进一步推广。因此,精确地预测车辆未来能耗以确定其剩余行驶里程,具有重大意义。本研究基于实车在环实验平台,将测试车辆的历史行车数据OBD和同时收集的百度API实时车流信息经过预处理和特征参数的提取,再使用EM聚类分析算法将数据分为8个典型子工况,然后将聚类后的数据用于训练RBF神经网络分类器。根据百度API提供的实时车流信息,采用RBF分类器预测车辆在预定行驶路线上的工况类型和平均能耗,从而精确地预测汽车的剩余电量,即剩余续航里程。 展开更多
关键词 车辆SOC预测 API EM聚类分析算法 rbf神经网络分类器
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基于改进RAN算法的调制分类器
9
作者 薛富强 葛临东 王彬 《信息工程大学学报》 2009年第4期483-486,共4页
资源分配网络(RAN)算法可以在线训练径向基(RBF)神经网络,但算法中的网络隐层中心通常从零开始,容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法,将遗传算法(GA)对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明,基于改进... 资源分配网络(RAN)算法可以在线训练径向基(RBF)神经网络,但算法中的网络隐层中心通常从零开始,容易受噪声和异常数据影响。文章提出一种改进RAN算法,将遗传算法(GA)对数据优化聚类后的中心点作为RAN算法的初始中心。仿真表明,基于改进算法设计的RBF调制分类器,结构简洁,识别准确率高。 展开更多
关键词 资源分配网络算法 遗传算法 rbf神经网络 调制分类器
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