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Human Activity Recognition Based on an Efficient Neural Architecture Search Framework Using Evolutionary Multi-Objective Surrogate-Assisted Algorithms

基于使用进化多目标代理辅助算法的高效神经架构搜索框架的人类活动识别

基本信息

DOI：
10.3390/electronics12010050
发表时间：
2022-12
期刊：
electronics
影响因子：
2.9
通讯作者：
Yun Zhong
中科院分区：
工程技术3区
文献类型：
--
作者： Xiaojuan Wang;Mingshu He;Liu Yang;Wang Hui;Yun Zhong研究方向： -- MeSH主题词： --
关键词： --
来源链接：pubmed详情页地址

文献摘要

Human activity recognition (HAR) is a popular and challenging research topic driven by various applications. Deep learning methods have been used to improve HAR models’ accuracy and efficiency. However, this kind of method has a lot of manually adjusted p
人类活动识别（HAR）是一个由多种应用驱动的热门且具有挑战性的研究课题。深度学习方法已被用于提高人类活动识别模型的准确性和效率。然而，这种方法有很多手动调整的……（原句最后单词不完整）
参考文献（35）
被引文献（3）
AutoML: A survey of the state-of-the-art
DOI：
10.1016/j.knosys.2020.106622
发表时间：
2021-01-05
期刊：
KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS
影响因子：
8.8
作者：
He, Xin;Zhao, Kaiyong;Chu, Xiaowen
通讯作者：
Chu, Xiaowen
Multiobjective Optimization Using Nondominated Sorting in Genetic Algorithms
DOI：
10.1162/evco.1994.2.3.221
发表时间：
1994-01-01
期刊：
Evolutionary Computation
影响因子：
6.8
作者：
Srinivas, N.;Deb, Kalyanmoy
通讯作者：
Deb, Kalyanmoy
Comparison of Feature Learning Methods for Human Activity Recognition Using Wearable Sensors.
DOI：
10.3390/s18020679
发表时间：
2018-02-24
期刊：
Sensors (Basel, Switzerland)
影响因子：
0
作者：
Li F;Shirahama K;Nisar MA;Köping L;Grzegorzek M
通讯作者：
Grzegorzek M
A federated learning system with enhanced feature extraction for human activity recognition
DOI：
10.1016/j.knosys.2021.107338
发表时间：
2021-10
期刊：
Knowl. Based Syst.
影响因子：
0
作者：
Zhiwen Xiao;Xin Xu;Huanlai Xing;Fuhong Song;Xinhan Wang;Bowen Zhao
通讯作者：
Zhiwen Xiao;Xin Xu;Huanlai Xing;Fuhong Song;Xinhan Wang;Bowen Zhao
Genetic algorithm based approaches to solve the order batching problem and a case study in a distribution center
DOI：
10.1007/s10845-020-01653-3
发表时间：
2020-09
期刊：
Journal of Intelligent Manufacturing
影响因子：
8.3
作者：
Ç. Cergibozan;A. S. Tasan
通讯作者：
Ç. Cergibozan;A. S. Tasan

数据更新时间：{{ references.updateTime }}

关联基金

面向数据增强的物联网无线传输与智能服务关键技术研究
批准号：
61871046
批准年份：
2018
资助金额：
59.0
项目类别：
面上项目
Yun Zhong
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