[發明專利]一種基于受限玻爾茲曼機的路徑點數據行為識別方法有效
| 申請號： | 201510318663.2 | 申請日： | 2015-06-11 |
| 公開（公告）號： | CN104915654B | 公開（公告）日： | 2018-06-01 |
| 發明（設計）人： | 蔣一波;樓弘;盛尚浩;王萬良 | 申請（專利權）人： | 浙江工業大學 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿專利事務所有限公司 33241 | 代理人： | 王利強 |
| 地址： | 310014 浙江省杭州市*** | 國省代碼： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 受限玻爾茲曼機 點數據 行為識別 權重 多層神經網絡 神經網絡判斷 預處理操作 神經網絡 初始化 微調 學習 | ||
1.一種基于受限玻爾茲曼機的路徑點數據行為識別方法，其特征在于：所述識別方法包括以下步驟：
(1)對一系列路徑點數據進行預處理操作
對于一系列由目標隨時序移動產生的路徑點集合{x
(2)初始化受限玻爾茲曼機神經網絡
設神經網絡層數為n，每層的神經元數量為N
(3)將數據輸入受限玻爾茲曼機中進行預學習；
首先，訓練由第一層和第二層構成的受限玻爾茲曼機網絡，即節點數量為N
然后，使用第二層和第三層構成受限玻爾茲曼機網絡，并使用以上計算得到的網絡輸出作為該神經網絡的輸出，重復該過程訓練除輸出層外的所有兩層神經網絡；
(4)將受限玻爾茲曼機的預學習權重作為多層神經網絡權重，使用BP算法進行微調；
(5)使用神經網絡判斷新的路徑點數據；
對新的目標路徑點數據進行步驟(1)中的預處理，輸入到神經網絡中判斷，輸出目標的行為識別結果。
2.如權利要求1所述的一種基于受限玻爾茲曼機的路徑點數據行為識別方法，其特征在于：所述步驟(4)中，將步驟(3)中所有兩層網絡合并成一個多隱層的神經網絡，并使用之前訓練得到的權值作為這個新網絡的連接權值，使用BP算法微調網絡權值，得到目標神經網絡。
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