基于反向传播神经网络的人体行为识别。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
针对人体行为识别这一挑战，我们提出了一种全新的方法，该方法基于径向基函数（BP）神经网络构建的人体行为分类算法。具体而言，首先，我们采用奇异值分解（SVD）算法对每帧视频进行处理，提取出关键的奇异值信息，并将这些奇异值按照行方向进行整合，从而形成一个代表整个视频的样本矩阵。随后，我们运用主成分分析（PCA）技术对这个样本矩阵进行降维处理，旨在消除冗余信息并降低数据的维度；进一步地，我们利用线性鉴别分析（LDA）对降维后的矩阵进行优化，使其数据变得更加易于线性分割。最后，借助BP神经网络模型对这些经过预处理的样本进行分类操作。实验验证表明，相较于传统的最近邻分类以及K近邻分类（kNN）方法，所提出的算法在人体行为识别任务中能够实现更高的准确率和识别性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

基于误差反向传播的ANN人工神经网络

优质

本研究聚焦于利用误差反向传播算法优化ANN（人工神经网络）模型，旨在提高其在数据处理和预测任务中的性能与准确性。通过调整权重参数以最小化预测误差，该方法为解决复杂模式识别问题提供了有效途径。使用误差反向传播法构建两层人工神经网络来识别MNIST数据集，并通过两个小例子帮助理解计算图的概念。提供相关的Python文件代码实现这一过程。

基于BP神经网络的个体行为识别

优质

本研究提出了一种利用BP（反向传播）神经网络技术进行个体行为识别的方法。通过训练神经网络模型来分析和预测人类的行为模式，以实现高效、准确的行为识别。针对人体行为识别问题，本段落提出了一种基于径向基函数（RBF）神经网络的人体行为分类算法。首先利用奇异值分解（SVD）算法提取视频每一帧的奇异值，并将这些奇异值按照行拼接起来形成一个样本；所有样本按照行排成矩阵形式。接着采用主成分分析（PCA）对得到的矩阵进行去相关处理并降低维数，进一步通过线性鉴别分析（LDA），使数据变得易于分类。最后使用RBF神经网络对这些预处理后的样本进行分类识别。实验结果表明，与最近邻分类和K近邻分类（kNN）相比，所提出的算法具有更高的识别率。

基于反向传播算法的Python人工神经网络实例演示

优质

本项目通过Python编程语言和反向传播算法构建并展示了一个人工神经网络的实际应用案例，详细说明了神经网络模型的训练过程及其优化技巧。本段落主要介绍了使用Python实现的人工神经网络算法，并通过实例分析了基于反向传播算法的Python人工神经网络操作技巧。需要相关资料的朋友可以参考这篇文章。

基于反向传播算法的Python人工神经网络实例演示

优质

本项目通过Python语言实现了一个基于反向传播算法的人工神经网络模型，并提供了详细的代码示例和实验结果分析。本段落介绍如何使用Python实现人工神经网络算法，并分享了相关代码供参考。需要注意的是：本程序用Python3编写，需要安装numpy工具包以进行矩阵运算（不确定是否兼容Python2）。该程序实现了《机器学习》一书中描述的反向传播算法来训练人工神经网络。目标函数由一个输入x和两个输出y组成，其中x是在范围【-3.14, 3.14】之间随机生成的实数；而y值分别对应 y1 = sin(x) 和 y2 = 1。程序中会随机生成一万份训练样例进行学习，并用五组测试数据验证最终效果。可通过调整算法的学习速率、隐藏层数量和大小来优化网络性能。

基于反向传播的 MLP 神经网络：在 MATLAB 中实现带有反向传播学习的多层感知器(MLP)神经网络

优质

本项目介绍如何在MATLAB中使用反向传播算法实现一个多层感知器（MLP）神经网络，详细探讨了其训练过程和应用。本段落介绍了一种使用Sigmoid激活函数的多层感知器前馈全连接神经网络实现方法，并采用带有弹性梯度下降、动量反向传播以及学习率降低选项的反向传播算法进行训练。当均方误差（MSE）达到零或达到了预设的最大迭代次数时，停止训练。关于更多详细信息和结果讨论，请参阅作者博客文章中的相关部分。网络配置参数如下： 1. 每个隐藏层中神经元的数量由变量nbrOfNeuronsInEachHiddenLayer表示。示例中有一个包含三个隐藏层的神经网络，其神经元数量分别为4、10 和 5；因此该变量设置为 [4, 10, 5]。 2. 输出层中的神经元数目通常等于类的数量，但也可以少于这个数值（≤ log2(nbrOfClasses)）。

基于3D卷积神经网络的OpenCV人类行为识别

优质

本研究利用3D卷积神经网络在OpenCV平台上实现高效的人类行为识别，旨在提升视频分析中的行为理解能力。 3D卷积神经网络相较于2D卷积神经网络能够更好地利用视频中的时间序列信息，在行为识别等领域应用广泛。它将时间维度视为第三维进行处理。在实际应用中，人类行为识别可以用于安防监控（例如检测打架、偷窃等异常行为），培训新人以确保工作流程正确执行（如鸡蛋灌饼制作程序：和面、擀面团、打鸡蛋、摊饼等动作的规范性），以及判断食品服务人员是否按规定洗手。此外，3D卷积神经网络还可以自动对视频数据进行分类。在复杂的生活环境中，行为识别需要处理背景杂乱、遮挡等问题。

基于反向传播算法的多层神经网络-MATLAB实现

优质

本项目利用MATLAB语言实现了基于反向传播（BP）算法的多层神经网络模型，适用于各类数据分类与回归预测任务。使用反向传播算法的多层神经网络在 MATLAB 中的实现。数据集采用 MNIST。

卷积神经网络的反向传播理论解析

优质

本文深入探讨了卷积神经网络中的反向传播机制，旨在清晰解析其背后的数学原理与算法流程，为读者提供坚实的理解基础。本段落首先简要介绍CNN的结构，然后讲解反向传播理论。重点在于解释CNN的反向传播过程，并指出它与全连接神经网络中的BP有所不同。虽然在前向传播中卷积层通过使用卷积核对上一层输出特征图进行操作来获得输入，在反向传播过程中处理方式则大不相同，特别是当涉及到从池化层到卷积层的误差传递时，因为池化过程会改变前一层次的空间尺寸。具体来说：1、在前向传播中，卷积层接收通过其与上一层输出特征图进行卷积操作得到的数据作为输入；而在反向传播过程中如何处理这一阶段的信息传递是一个需要深入思考的问题，这区别于全连接神经网络的机制。2、由于池化过程会缩小从它前面来的数据的空间尺寸，在误差从池化层回传至卷积层时，就会遇到小尺度的输出如何准确映射到大尺度输入层上的挑战。

反向传播算法在神经网络中的详解

优质

本文章详细解析了反向传播算法的工作原理及其在神经网络训练中的应用，帮助读者深入理解这一核心概念。 BP算法（即反向传播算法）是一种在有导师指导下的多层神经元网络学习方法，它基于梯度下降法。BP网络的输入输出关系本质上是映射关系：一个具有n个输入和m个输出的BP神经网络的功能是从n维欧氏空间到m维欧氏空间中有限域内的连续映射，这一映射具有高度非线性特性。其信息处理能力源于简单非线性函数的多次复合，因此具备强大的函数复现能力。这是BP算法得以广泛应用的基础。

基于神经网络反向传播的轴承故障诊断系统

优质

本研究开发了一种基于神经网络反向传播算法的轴承故障诊断系统，通过高效学习和识别轴承运行数据中的异常模式，实现早期故障预警与精确维护决策。在现代工业领域，轴承作为机械设备的关键部件，其健康状态直接影响设备的稳定性和效率。神经网络反向传播轴承故障诊断系统是一种利用先进人工智能技术解决这一问题的有效工具。该系统通过神经网络的反向传播算法分析轴承运行时产生的数据，实现对轴承状态的实时监测和早期故障诊断。神经网络是模仿人脑结构的一种计算模型，具备强大的学习与自适应能力。其中，反向传播（Backpropagation）是最常用的训练方法之一，它能不断调整网络权重以最小化预测结果与实际输出之间的误差。在轴承故障诊断中，这种算法能够帮助识别复杂的故障模式，并准确地检测出异常状态。《轴承振动信号特征提取及故障诊断研究》这篇文献可能详细介绍了如何从轴承运行时的振动信号中抽取关键特征，这些方法包括频谱分析、时间序列分析和小波变换等。通过揭示微小变化（如裂纹、磨损或不平衡），这些技术有助于识别内部故障。《BP神经网络轴承故障诊断系统》则包含了一个具体的模型及其相关软件，该模型基于著名的反向传播算法构建而成。用户可以输入监测数据，例如振动、温度和噪声信息；经过训练的神经网络将进行分析，并输出故障类型及严重程度，为维护人员提供决策依据。在实际应用中，这样的系统能够显著提高故障检测精度与速度，减少因轴承问题导致的停机时间和维修成本。通过不断学习大量历史数据，模型可以优化自身性能并提升对未知故障模式的识别能力。结合大数据和云计算技术后，则可实现远程监控及及时预警功能，为设备预防性维护提供有力支持。神经网络反向传播轴承故障诊断系统体现了现代智能维护的发展趋势，整合了信号处理、特征提取与人工智能等多领域技术，显著改善了轴承健康管理的效果。通过深入研究并应用这些先进技术，我们有望进一步提升工业设备的运行效率和可靠性。