基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型

针对传统辨识模型存在的耗时长、误差大的问题,本文研究了基于深度学习的信息传输过程不良数据辨识模型。应用卷积神经网络模型对数据样本展开分类,应用深度置信网络模型对分类结果实施反馈微调。在此基础上,设计网络训练和数据聚类过程,通过设置最佳阈值来保证聚类稳定性和辨识精度,从而实现对信息传输过程中不良数据的有效辨识。实验结果表明相比于传统模型,该模型的辨识过程耗时较少,且辨识误差更低,证明其具有更高的应用价值。

基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统

为实现对健美操动态姿势的精准捕捉,从而在较短时间内完成对运动位姿数据的识别分析,设计一种基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统。建立硬件特化人体骨架模型,根据动态姿势数据的整合需求,确定RBM系数在深度学习算法作用下的实时调节能力,再进行基于深度学习算法的动态姿势识别处理。结合已知的行为识别数据集合结构,获取大量的信号特征提取结果,完成基于深度学习算法的健美操动态姿势识别分析系统设计。实验结果表明,设计系统能够更准确地捕捉到健美操动态姿势数据,且耗时较短。