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針對(duì)傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）為獲得高準(zhǔn)確率不斷堆疊卷積層、池化層致使模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)且數(shù)據(jù)處理方式單一的問(wèn)題，提出改進(jìn)膠囊網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化分層卷積的亞健康識(shí)別算法。首先，對(duì)原始振動(dòng)數(shù)據(jù)進(jìn)行小波降噪和小波包降噪兩種數(shù)據(jù)處理，更妤地保留原始信號(hào)中對(duì)亞健康識(shí)別有用的信息;其次，CNN采用分層卷積的思想，并行3個(gè)不同尺度的卷積核，多角度地進(jìn)行特征提取;最后，將卷積核提取的特征輸入到剪枝策略的膠囊網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行亞健康識(shí)別，改進(jìn)的膠囊網(wǎng)絡(luò)在保證準(zhǔn)確率的冋時(shí)加快亞健康識(shí)別時(shí)間，解決CNN結(jié)構(gòu)過(guò)于復(fù)雜以及識(shí)別效果不佳的問(wèn)題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提岀算法識(shí)別準(zhǔn)確率高且識(shí)別時(shí)間較少。
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