【摘 要】
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针对移动用户行为识别模型中存在过度拟合导致泛化性差的问题,提出一种基于随机Dropout深度信念网络(deep belief network,DBN)的移动用户行为识别方法。该方法通过随机更改D
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针对移动用户行为识别模型中存在过度拟合导致泛化性差的问题,提出一种基于随机Dropout深度信念网络(deep belief network,DBN)的移动用户行为识别方法。该方法通过随机更改Dropout算法中的概率参数,减少隐层单元的网络节点数,优化每次训练的网络权值,以提高行为识别的准确率和样本较少时的泛化能力。实验结果表明,加入随机Dropout的网络对静止、散步、跑步、上楼及下楼五种行为的平均识别准确率可达94.23%,相对于传统的DBN识别方法,准确率提高了4.57%。
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