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[期刊论文] 作者：孙彦玺, 姜冰冰, 于怡然,,
来源：物联网技术 年份：2021
随着通信和信息处理技术的发展以及多学科交叉融合的深入,如何围绕智慧城市的建设,充分利用新技术新方法对当前城市照明系统进行新建或改造,实现城市智慧照明,成为当前人们广...
[期刊论文] 作者：孙彦玺,陈继斌,武东辉,
来源：科学技术与工程 年份：2022
针对人体活动传感器数据的时序性特点,以及当前机器学习算法过度依赖手工特征提取的问题,提出了一种融合卷积神经网络和双向长短期记忆网络的深度学习模型(convolutional neural network-bidirectional long short term memory network,CNN-BiLSTM)进行人体活动......
[期刊论文] 作者：王崇,李雯雯,张露,孙彦玺,廖勇,,
来源：物联网技术 年份：2020
针对室外自然光与室内工作面照度之间具有高度的非线性关系,难以建立精确数学模型的问题,故文中建立人工神经网络模型,以预测室内的自然光照度。研究结果表明,人工神经网络算法可以较好地反映室外自然光与室内工作表面自然光照度之间的非线性关系,模型的可靠性......
[期刊论文] 作者：孙彦玺,赵婉婉,武东辉,陈继斌,仇森,,
来源：计算机工程 年份：2021
人体行为识别利用深度学习网络模型自动提取数据的深层特征,但传统机器学习算法存在依赖手工特征提取、模型泛化能力差等问题。提出基于空时特征融合的深度学习模型(CLT-net)用于人体行为识别。采用卷积神经网络(CNN)自动提取人体行为数据的深层次隐含特征,利用......
[期刊论文] 作者：欧阳银涛,孙彦玺,屈敬朝,李雯雯,王崇,
来源：物联网技术 年份：2021
针对当前机器学习算法对人体活动分类精度不高、模型泛化能力差等问题,建立了BP神经网络分类模型用以进行人体活动识别.提取惯性传感器采集的三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据的方差、平均绝对值、均方根等时域特征,采用主成分分析(PCA)法对提取的时域特征进行降......
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