基于深度神经决策森林的体域网数据融合方法
Body area network data fusion method based on deep neural decision forests
1. 安徽师范大学皖江学院, 安徽 芜湖 241008
2. 安徽师范大学 计算机与信息学院, 安徽 芜湖 241000
摘要
针对体域网的多传感器数据采集过程中存在的数据冗余大、特征信息模糊问题,提出了一种基于深度神经决策森林(DNDF)的数据融合方法。首先根据目标任务的实际需求,使用卷积神经网络进行相关特征提取,再将决策树放置到全连接层之后进行精细化数据分类。通过使用DNDF方法,不仅能够有效提取多维数据的关键特征,而且能够较好地兼顾数据间的关联性。实验以AReM数据集作为实验样本,结果表明,DNDF方法相对其他传统算法具有更好的分类准确率,分类准确率达到了96.5%。
基金项目
国家自然科学基金资助项目(61871412)
安徽省自然科学基金资助项目(1708085MF156)
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170305)
安徽省高校优秀青年人才支持计划一般项目(gxyq2017140)
安徽省质量工程重大项目(2018jyxm0342)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2019.04.0045
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第8期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 2329-2332
文章编号: 1001-3695(2020)08-018-2329-04
发布历史
[2020-08-05] 印刷出版
引用本文
张辉, 王杨, 李昌, 等. 基于深度神经决策森林的体域网数据融合方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (8): 2329-2332. (Zhang Hui, Wang Yang, Li Chang, et al. Body area network data fusion method based on deep neural decision forests [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (8): 2329-2332. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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