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混合CNN-HMM的人体动作识别方法

电子科技大学学报 2022年第3期51卷 444-451页

作者：张振张师榕赵转哲刘永明阚延鹏涂志健安徽工程大学机械工程学院安徽芜湖241000 芜湖赛宝机器人产业技术研究院有限公司安徽芜湖241000

针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络−隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法。建立了抬腿、深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动... 详细信息

针对当前人体动作识别算法检测精度不佳和实验场景多样性的问题,提出了一种混合卷积神经网络−隐马尔可夫模型(CNN-HMM)的人体动作识别方法。建立了抬腿、深蹲和仰卧臀桥3组分别包含1个标准动作姿态和5个非标准动作姿态的人体康复训练动作模型库,结合可穿戴式惯性动作捕捉系统PN2.0获取实验数据。最后从准确率、灵敏度和特异性3个方面进行性能评估。实验结果表明,该方法能够以较高识别率将6种不同动作姿态区分开,其平均识别准确率为97.00%,相较于单一CNN方法提高了5.78%。

关键词：卷积神经网络隐马尔可夫模型人体动作识别模式识别与智能系统感知神经元

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周期性语音信号传输的超阈值随机共振研究

复杂系统与复杂性科学 2013年第3期10卷 31-36页

作者：祁明许丽艳季冰段法兵青岛大学复杂性科学研究所山东青岛266071

为增强感知神经细胞的功能,对感知神经元中周期性语音信号传输中的超阈值随机共振现象进行研究。实验分析了感知神经元输出与周期性语音信号的互相关系数随噪声强度和神经元数目的增加而变化的非单调关系,证实了神经元中超阈值随机共振... 详细信息

为增强感知神经细胞的功能,对感知神经元中周期性语音信号传输中的超阈值随机共振现象进行研究。实验分析了感知神经元输出与周期性语音信号的互相关系数随噪声强度和神经元数目的增加而变化的非单调关系,证实了神经元中超阈值随机共振现象作为感觉神经信息编码策略的可能性,基于短时Fourier频谱分析表明噪声对于感知神经元输出信号中的基频成分具有增强作用。

关键词：超阈值随机共振互相关系数感知神经元周期性语音信号

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关于脑信号传输的神经动力学分析

应用数学和力学 2009年第11期30卷 1327-1340页

作者：王如彬张志康谢智刚华东理工大学信息科学与工程学院认知神经动力学研究所上海200237 香港理工大学电子及资讯工程学系

运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由感知神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群组成的神经网络模型.依据所建立的模型,分别考察了串并耦合、串联耦合以及单向耦合3种情况下,神经网络所表现的神经信息处理的动力学特征... 详细信息

运用随机相变动力学理论和方法建立了一个由感知神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群组成的神经网络模型.依据所建立的模型,分别考察了串并耦合、串联耦合以及单向耦合3种情况下,神经网络所表现的神经信息处理的动力学特征.研究结果表明,由给出的中枢神经系统神经信息处理的基本结构,能够大致反映反射运动和随意运动情况下,神经信息处理的基本特征.数值地证明了随意运动所引发的各个局部神经网络的兴奋,特别是运动皮层神经元集群的兴奋比反射运动条件下的兴奋大得多.反映了随意运动条件下,有更多的神经元参与了神经信息处理和兴奋性同步运动.

关键词：串并耦合神经网络相位编码同步运动感知神经元中间神经元运动神经元神经振子集群

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多个神经振子群网络的相位动力学编码

动力学与控制学报 2009年第3期7卷 217-225页

作者：王如彬张志康谢智刚焦贤发华东理工大学信息科学与工程学院认知神经动力学研究所香港理工大学资讯与信息工程系合肥工业大学数学系

利用随机相变动力学理论研究运动认知的神经网络动力学模型.给出了感觉神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群在耦合条件下相互作用、相位编码和数密度随时间的演化.探讨了神经网络在自发运动条件下以及在刺激条件下的神经网... 详细信息

利用随机相变动力学理论研究运动认知的神经网络动力学模型.给出了感觉神经元集群、中间神经元集群和运动皮层神经元集群在耦合条件下相互作用、相位编码和数密度随时间的演化.探讨了神经网络在自发运动条件下以及在刺激条件下的神经网络动力学响应.通过数值模拟证实了(1)***提出的皮层动力学响应不能够编码外刺激信息的猜想;(2)串行的神经网络系统的神经编码具有节律编码的性质;(3)在中枢神经系统的调控中,神经抑制有其重要的作用.

关键词：生物学神经网络相位编码节律编码感知神经元中间神经元运动神经元神经振子集群

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感知神经网络的信息传输及电路实现研究

青岛大学学报（工程技术版） 2014年第4期29卷 64-69页

作者：季冰任昱昊张兆森段法兵青岛大学复杂性科学研究所

为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联单层神经元网络和双层神经元网络的信息处理功能,并用PSpice电... 详细信息

为提高神经元网络信号的传输效率,改善人们对外界刺激的感知能力,本文采用平均互信息量的评价方法,研究了费茨休夫-南云感知神经元模型中信息传输的随机共振现象,探讨了并联单层神经元网络和双层神经元网络的信息处理功能,并用PSpice电路对神经元网络的信息传输进行了实验验证。数值模拟与电路仿真结果表明,FHN神经元并联模型和双层神经元网络具有随机共振现象,在一定的噪声强度范围内,双层神经元网络对输入信号的响应好于单层神经元网络,噪声能够提高神经元网络的输入输出互信息量,平均互信息量的最大值对应最优的传输性能,证明噪声对神经网络信息传输具有增强作用。该研究对感知神经元群体的信息传输具有重要的启示意义。

关键词：随机共振平均互信息量感知神经元 PSpice电路

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多个神经振子群网络的相变动力学编码

多个神经振子群网络的相变动力学编码