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J-GLOBAL ID：201702248321693184   整理番号：17A1260584

種々の人工神経回路網に基づく分類器を用いた人間活動の認識【Powered by NICT】

Human activity recognition with different artificial neural network based classifiers

著者 (3件)： Catalbas Burak (Elektrik ve Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Bilkent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye) ,  Catalbas Bahadir (Elektrik ve Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Bilkent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye) ,  Morgul Omer (Elektrik ve Elektronik Muehendisligi Boeluemue, Bilkent Ueniversitesi, Ankara, Tuerkiye)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SIU  ページ： 1-4  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間活動認識は,実施の重要性とその限定された特徴ベクトルを,分類で直面した困難のために高い成功率に到達する研究の話題である。スマートフォン内に埋め込まれた慣性測定ユニットによる個人の運動測定可能性の増加に伴い,データ量が増加するこの分野で高い成功を持つように設計される新しい分類させた。人工ニューラルネットワークは,従来の分類器と比較してこのような分類問題で優れた性能を示した。本研究では,種々の人工神経回路網は,カリフォルニア大学(UCI)人間活動認識データセットのための分類器を形成するために試みられていると分類器のための得られた成功率は,文献で同じデータセットのための既存の結果と比較した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  カリフォルニア州 ,  スマートフォン
準シソーラス用語： データ量 ,  成功率 ,  特徴ベクトル ,  *人間活動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人工神経回路網 ,  分類器 ,  人間活動