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| 1 | 基于加速度与HGA-BP神经网络的人体行为识别显示文摘在基于加速度传感器的人体行为识别中,分类器复杂度较高,易产生过拟合现象。为此,通过递阶遗传算法(HGA)训练BP神经网络作为分类器,采用三级染色体递阶结构表示神经网络的结构和参数。设计新的适应度函数,采用选择、交叉和变异操作联合优化BP网络的精确度和复杂度。测试结果表明,在基于加速度信号的行为识别系统中,相比基本HGA和其他常用算法,利用改进的HGA训练BP网络分类器可以有效控制网络结构,在保证隐层神经元数目较少的情况下,尽可能降低输出误差,实现两者的动态平衡,且对测试样本的识别正确率可达94.63%。 | 卢先领 徐仙 | 2015 | 计算机工程2015，41，9： | 2 |
| 2 | 基于优化遗传神经网络方法对α能谱去噪的研究显示文摘为实现准确快速得到去除噪声后α射线谱,采用了一套可以让探测器处于不同真空条件下的探测设备。将实验研究获得的α能谱中能表征能谱信息的特征参数如峰值、不同高度的左右半宽度和左右边界,在遗传算法中经选择、交叉操作进行权值和阈值的优化后,作为输入层数据对BP神经网络进行训练。经过反复训练最终得到去噪后的输出结果。实验结果表明:对于α能谱的去噪,遗传算法优化后的BP神经网络比未被优化的效果要好。 | 赵永生 郦文忠 颜瑜成 韩鑫 兰银超 何泽 | 2017 | 核电子学与探测技术2017，37，8： | 0 |
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