首頁 > 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 計算機軟件及計算機應用 > 計算機系統(tǒng)應用 > 基于GoogLeNet和ResNet的深度融合神經網(wǎng)絡在脈搏波識別中的應用 【正文】
基于GoogLeNet和ResNet的深度融合神經網(wǎng)絡在脈搏波識別中的應用
張選; 胡曉娟 中國科學技術大學納米技術與納米仿生學院; 合肥230026; 上海中醫(yī)藥大學上海中醫(yī)健康服務協(xié)同創(chuàng)新中心; 上海201203
- 脈搏波
- 識別
- 卷積神經網(wǎng)絡
- google
- inception
摘要：為了提高脈搏波識別的準確率,提出改進的深度融合神經網(wǎng)絡MIRNet2.首先,經過主波提取、劃分周期和制作hdf5數(shù)據(jù)集等,獲得Caffe可處理的數(shù)據(jù)集.其次,提出由Inception模塊和殘差模塊構成的融合網(wǎng)絡Inception-ResNet (IRNet),包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基礎上,改進Inception模塊、殘差模塊和池化模塊,構造Modified Inception-ResNet (MIRNet),包含MIRNet1和MIRNet2.與本文其它神經網(wǎng)絡相比, MIRNet2的分類性能最好,特異性、靈敏度和準確率分別達到87.85%、88.05%和87.84%,參數(shù)量和運算量也少于IRNet3.
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- 卷積神經網(wǎng)絡
- inception
摘要：為了提高脈搏波識別的準確率,提出改進的深度融合神經網(wǎng)絡MIRNet2.首先,經過主波提取、劃分周期和制作hdf5數(shù)據(jù)集等,獲得Caffe可處理的數(shù)據(jù)集.其次,提出由Inception模塊和殘差模塊構成的融合網(wǎng)絡Inception-ResNet (IRNet),包含IRNet1、IRNet2和IRNet3.在此基礎上,改進Inception模塊、殘差模塊和池化模塊,構造Modified Inception-ResNet (MIRNet),包含MIRNet1和MIRNet2.與本文其它神經網(wǎng)絡相比, MIRNet2的分類性能最好,特異性、靈敏度和準確率分別達到87.85%、88.05%和87.84%,參數(shù)量和運算量也少于IRNet3.
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