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步态分类在人体运动能量消耗评估等应用中具有重要意义,提高分类精度和降低对统计特征的依赖是步态分类的研究热点。采用传统的步态分类方法提取的步态特征用于细分化步态时不能得到较好的效果。考虑到步态的连续性和不同轴之间信号的相关性,本文提出了基于CLSTM的步态分类方法:采用卷积神经网络(CNN)操作,通过计算多轴步态数据提取步态特征;基于长短期记忆(LSTM)构建步态时间序列模型,学习步态特征图时间维度上的长期依赖性。基于USC-HAD数据集的实验结果表明,用此方法提取了步态序列特征,很好地利用了步态时间序列特点,提升了11种步态的分类精度。 相似文献
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信息系统的安全保障评估已经成为信息安全领域的重要研究内容,基于《信息系统安全保障评估框架》(GB/T 20274,简称SCC)标准完成系统的安全保障评估,能实现评估工作的规范化,提升评估结论的权威性和有效性。在SCC评估框架中引入CAE证据推理模型,得到了SCC的安全保障评估的多级层次结构;提出了基于DS证据理论的信息系统安全保障评估方法,实现了安全保障评估的定量推理。基于该评估方法计算了部分算例,实现了安全保障评估工具,并将DS算法与AHP算法进行了评估推理结论的对比。 相似文献
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基于聚类算法对数据对象多个属性综合聚类的特点,研究网络流量的GMM模型及其在数据流尺度上的Lognormal分布。用EM算法研究了具有交互特征的网络流量的分类;通过与K-means算法比较,讨论了EM算法在流量聚类中的适用性;通过平衡和不平衡流量的聚类分析,研究了不同类型流量GMM建模的有效性。研究流量的幂律关系及其在不同尺度间的传递性,用户行为和应用程序特征通过传输层控制协议分解传递到IP层后,在数据包尺度上表现出分形和自相似性,在数据流尺度上表现出Log- normal分布。 相似文献
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SIP是基于IP的语音通讯体系结构的标准之一,本文通过对SIP协议的研究,提出在Web的客户端浏览器上用Java来实现SIP协议的客户端用户代理部分。 相似文献
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