作者：卢先领,徐仙 单位：华东计算机技术研究所;上海计算机学会 出版：《计算机工程》2015年第09期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJC2015090420 DOC编号：DOCJSJC2015090429 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 在基于加速度传感器的人体行为识别中，分类器复杂度较高，易产生过拟合现象。为此，通过递阶遗传算法(HGA)训练BP神经网络作为分类器，采用三级染色体递阶结构表示神经网络的结构和参数。设计新的适应度函数，采用选择、交叉和变异操作联合优化BP网络的精确度和复杂度。测试结果表明，在基于加速度信号的行为识别系统中，相比基本HGA和其他常用算法，利用改进的HGA训练BP网络分类器可以有效控制网络结构，在保证隐层神经元数目较少的情况下，尽可能降低输出误差，实现两者的动态平衡，且对测试样本的识别正确率可达94.63%。

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