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降噪自编码器深度卷积过程神经网络及在时变信号分类中的应用

来源 :计算机应用 | 被引量 : 6次 | 上传用户：m168471863

【摘要】

：

针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和softmax分类器构成。CPN的输入为时序信号,卷积核取为具有梯度性质的5阶数组,基于滑动窗口进行卷积运算,实现时序信号的时空聚合和过程特征提取。在CPN隐

【作者】

：

朱喆许少华

【机构】

：

山东科技大学计算机科学与工程学院

【出处】

：

计算机应用

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

时变信号分类卷积过程神经元降噪自编码器卷积过程神经网络特征提取心电图信号分类 time-varying signal classificationCo

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针对非线性时变信号分类问题,将过程神经网络(PNN)的信息处理机制与卷积运算相结合,提出了一种降噪自编码器深度卷积过程神经网络(DAE-DCPNN)。该模型由时变信号输入层、卷积过程神经元(CPN)隐层、深度降噪自动编码器(DAE)网络结构和softmax分类器构成。CPN的输入为时序信号,卷积核取为具有梯度性质的5阶数组,基于滑动窗口进行卷积运算,实现时序信号的时空聚合和过程特征提取。在CPN隐层之后,栈式叠加DAE深度网络和softmax分类器,实现对时变信号特征高层次的提取和分类。分析了DAE

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