基于胶囊网络的工业生产表格数据分类预测方法

    公开(公告)号:CN119167234A

    公开(公告)日:2024-12-20

    申请号:CN202411290099.3

    申请日:2024-09-14

    Abstract: 本发明涉及基于胶囊网络的工业生产表格数据分类预测方法,包括:获取待检测的工业生产表格数据,经过预处理后进行特征提取,将提取的特征输入训练后的胶囊网络,得到预测结果。该胶囊网络的训练过程包括:获取带有特定标签的工业生产表格数据,进行特征嵌入,利用多个特征提取器进行不同粒度的特征提取;将嵌入特征和通过多个特征提取器所提取的高级特征进行合并,将合并后的特征编码到初级胶囊中;将初级胶囊的输出信息通过自注意力静态路由机制传递给高级胶囊,进行分类预测,计算边际损失;将所述分类预测结果输入特征重构网络,进行重构,计算重构损失;根据边际损失和重构损失迭代训练胶囊网络。本发明可以明显提高预测结果的准确性。

    一种基于惯性动捕的网球击球稳定性评估方法

    公开(公告)号:CN117224921A

    公开(公告)日:2023-12-15

    申请号:CN202311186447.8

    申请日:2023-09-14

    Abstract: 本发明涉及人工智能与运动科学领域,特别涉及一种基于惯性动捕的网球击球稳定性评估方法,包括构建关节点与T帧的骨骼序列时空图,该时空图表示一帧内各关节的三维空间信息以及帧与帧之间节点变化的时间信息;构建的基于图神经网络的动作识别网络,利用该网络对击球类型进行识别;识别出用户的击球类型后,随机选择两个相同类型的击球动作,使用动态时间扭曲算法计算两次击球的最优路径距离;对人体关节节点进行分组,计算每组关节节点的稳定性和权重,并利用权重对该组关节节点稳定性进行加权;将得到的加权稳定性进行百分制转换,得到最终的稳定性评价分数;本发明能够更加准确识别网球动作识别,并且能够击球稳定性评估结果更加准确。

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