基于深度学习的步态识别算法优化研究
Automation & Instrumentation（2020）
摘要
基于深度学习的神经网络,对步态识别算法进行了优化研究.利用粒子群优化BP神经网络阈值、权值,在神经网络中代入优化后的初始值进行训练,避免陷入局部最优.通过Vicon MX系统对角度特征值进行采集,利用基于粒子群优化BP神经网络进行识别,验证其识别步态的可行性;筛选出传感器系统特征值,在对其优化改进时选取粒子群优化BP神经网络.与传统神经网络法、粒子群优化法相比,基于粒子群优化BP神经网络法的识别方式,识别时间短且识别率高.
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