Classification decision method based on depth neural network and GA merging algorithm in motion recognition

Classification decision method based on depth neural network and GA merging algorithm in motion recognition
Zhao Xuezhang1
Xi Yunjiang2
Huang Xiongbo1
1. Foshan Polytechnic, Foshan Guangdong 528137, China
2. South China University of Technology, Guangzhou 510641, China

摘要

Aiming at the problems and shortcomings of traditional methods in human motion recognition in classification decision, this paper proposed a novel nonlinear classification decision method based on DNN and GA merge algorithm. Firstly, the proposed merging algorithm combined the feature extractors over the entire training set and combined them into two different independent networks. Then it used DNN to initialize two independent networks and further used GA to merge the two networks. Then it expressed the deviation and weight of the network as a matrix between each layer of the network. Finally, this method used DNN to train the bias and weight of the network, and treated each row in the matrix as a chromosome during the merge process. The experiment used the standard MNIST data set to evaluate the performance of the proposed algorithm. The evaluation results show that the crossover and mutation operations during the experiment increase the neuron nodes, improve the re-cognition performance, and weaken the irrelevant and related neuronal nodes. Therefore, the proposed algorithm has a lower error rate and better network performance.

基金项目

国家自然科学基金面上资助项目(71371077)
佛山市科技计划资助项目(2015AB004241)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.01.0120
出版期卷: 《计算机应用研究》 Printed Article, 2019年第36卷 第7期
所属栏目: Technology of Graphic & Image
出版页码: 2232-2236
文章编号: 1001-3695(2019)07-066-2232-05

发布历史

[2019-07-05] Printed Article

引用本文

赵雪章, 席运江, 黄雄波. 动作识别中基于深度神经网络和GA合并算法的分类决策方法 [J]. 计算机应用研究, 2019, 36 (7): 2232-2236. (Zhao Xuezhang, Xi Yunjiang, Huang Xiongbo. Classification decision method based on depth neural network and GA merging algorithm in motion recognition [J]. Application Research of Computers, 2019, 36 (7): 2232-2236. )

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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