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基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型
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作者 孙巍伟 毛亦鹏 +1 位作者 郑家春 梁毅玮 《电子测量技术》 北大核心 2024年第17期54-61,共8页
针对可穿戴传感器采集的时间序列往往具有维度高、噪声大等缺点导致活动识别方法准确率下降的问题,提出了基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型。模型采用了Transformer编码器在处理长距离依赖和并行化计算方面的优势来提高序... 针对可穿戴传感器采集的时间序列往往具有维度高、噪声大等缺点导致活动识别方法准确率下降的问题,提出了基于改进Transformer-BiLSTM的人体活动识别模型。模型采用了Transformer编码器在处理长距离依赖和并行化计算方面的优势来提高序列特征提取的效率;随后将特征传递给添加了跳跃残差连接的双向长短期记忆网络,两次残差连接代替大量卷积层的同时保留了有效信息;提出了一种集成有时间信息编码的注意力层增强了模型的表达能力和对时序数据的理解能力。实验结果表明,该模型在公开数据集上的准确率达到了98.38%,有效提高了人体活动识别的准确率。 展开更多
关键词 步态识别 深度学习 TRANSFORMER 双向长短期记忆网络 特征融合
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Logistic回归模型对美国新冠疫情预测研究 被引量:4
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作者 任晓龙 李忠 +2 位作者 申天恩 毛亦鹏 宋俊杰 《福建电脑》 2021年第4期47-49,共3页
为了预测美国新冠肺炎疫情变化趋势并探索其背后的深层原因,以便为我国制订针对性政策提供借鉴,本文采用Logistic回归方法对美国新冠肺炎确诊人数建立预测模型,通过实际数值进行拟合预测分析。计算结果表明,在新冠肺炎疫情发作的前中期,... 为了预测美国新冠肺炎疫情变化趋势并探索其背后的深层原因,以便为我国制订针对性政策提供借鉴,本文采用Logistic回归方法对美国新冠肺炎确诊人数建立预测模型,通过实际数值进行拟合预测分析。计算结果表明,在新冠肺炎疫情发作的前中期,Logistic模型拟合预测的情况与实际数据基本吻合,具有较高的预测精度,可用于新冠肺炎感染确诊人数的初期预测,这对我国新冠肺炎感染者人数预测具有借鉴意义。 展开更多
关键词 LOGISTIC模型 数值拟合 感染确诊人数 借鉴意义
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