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本研究探讨了机器学习与深度学习方法在基于移动设备惯性传感器数据的旅行模式分类中的应用，重点比较了LSTM、Bi-LSTM与多种机器学习模型（如XGB、随机森林等）的性能。实验结果表明，Bi-LSTM在准确率、精确率和召回率方面表现最优，而XGB在识别直接旅行模式上具有优势。通过调整隐藏节点数量和训练轮数等关键参数，有效提升了模型性能并防止过拟合。研究还分析了各类模型的训练与测试时间，验证了深度学习模型在实时应用中的可行性。未来方向包括融合ML与DL优势及实现个体旅行模式的细粒度识别。

本研究基于智能手机收集的方向数据，构建了包含1354个标注时间序列的旅行模式数据集，旨在利用传统机器学习和深度学习方法对直接、踱步、绕圈和随机四种旅行模式进行分类。传统方法采用tsfresh提取15个时域特征，并结合ANN、DT、RF、SVM和XGBoost等分类器；深度学习方法则使用LSTM和Bi-LSTM网络，充分捕捉方向信号的时间依赖性。通过系统调整序列长度、丢弃概率和隐藏节点数等超参数，优化模型性能。实验结果表明，合理设置超参数显著影响分类准确率，为后续智能交通与出行行为分析提供了有效技术路径。

本研究探讨了基于深度学习的高效CNN模型在脑肿瘤MRI图像分类中的应用，采用SqueezeNet和GoogLeNet结合迁移学习，显著提升了分类准确率，并优于多种现有方法。同时，研究还针对痴呆患者的游荡行为，利用移动设备惯性传感器数据，提出融合传统机器学习与深度学习（如LSTM）的分类框架，有效识别四种旅行模式，为痴呆早期监测与个性化护理提供技术支持。未来方向包括脑肿瘤的检测定位、轻量化模型部署及更智能的医疗健康应用开发。

本文提出并比较了基于微调SqueezeNet和GoogLeNet的卷积神经网络模型在脑肿瘤MRI图像分类中的应用。通过修改模型最后几层以适应三类脑肿瘤（脑膜瘤、胶质瘤、垂体瘤）的分类任务，并在包含3064张MRI切片的数据集上进行实验。研究结果表明，增加训练epoch数可提升模型准确率，且两种模型均表现出较高的分类性能。该方法具有模型压缩度高、适用于资源受限设备的优点，为脑肿瘤的自动诊断提供了有效解决方案。未来工作将聚焦于模型优化、数据扩充及临床实际应用。

本文提出了一种基于深度学习的视网膜图像非均匀光照去除方法NuI-Go，结合递归残差学习与非局部特征建模，有效校正光照不均并保留图像细节。通过物理模型驱动的非均匀光照图像合成方法生成训练数据，提升了模型的监督学习效果。实验表明，该方法在合成与真实视网膜图像上均优于现有增强技术，在PSNR、SSIM、NIQE等指标上表现优异，并显著提升视网膜血管分割的准确率与AUC值，有助于推动计算机辅助眼科诊断的发展。

本文提出了一种基于深度学习的视网膜图像非均匀光照去除方法NuI-Go，首次将深度网络与图像物理形成模型相结合，有效校正光照问题并保留图像细节和颜色。通过设计非局部编码器-解码器残差块（NEDRB）和基于物理模型的非均匀光照合成方法，实现了高质量的图像增强。实验表明，该方法在合成与真实视网膜图像上均优于传统及现有深度学习方法，并显著提升了视网膜血管分割等下游任务的性能，具有良好的临床应用前景。

本文综述了基于流形的图卷积网络（GCN）的最新进展，重点探讨了如何通过改进谱图卷积方法来更好地保留数据的局部几何和流形结构信息。文章介绍了三种扩展GCN模型：二阶GCN通过引入高阶邻接关系增强特征表达；超图p-拉普拉斯GCN利用超图理论提升局部结构建模能力；流形正则化动态GCN则通过联合优化图结构与模型参数实现动态学习。实验在SAT-6遥感图像数据集上验证了这些方法的有效性。未来工作将聚焦于同时建模示例与特征空间的双图卷积、一阶近似设计、多层双GCN构建，并探索图Hessian和p-拉普拉斯矩阵在GCN中的

本文综述了基于流形的图卷积网络（GCN）在遥感图像识别中的最新进展。文章首先介绍了传统图嵌入方法和图神经网络（GNN）的基本分类，重点分析了基于谱域的三种GCN变体：Two-order GCN、Hypergraph p-Laplacian GCN和Manifold regularized dynamic GCN，探讨了它们在捕捉高阶结构关系和数据流形特性方面的优势。结合超图p-拉普拉斯理论与谱卷积原理，阐述了这些模型的数学基础与实现机制。实验结果表明，这些方法在遥感图像识别任务中显著优于传统半监督学习模型。

本文探讨了基于FCN深度模型的遥感影像中建成区准确检测方法。通过多掩码投票机制获取块级分割结果，并结合面积阈值去除与边界优化等后处理策略提升检测合理性。对比多种无监督与有监督经典算法，实验表明FCN在用户精度、生产者精度、总体精度和平均交并比上均显著优于传统方法，且运行速度更快。文章分析了关键技术点如投票机制、后处理策略与评估体系，并总结了操作流程。最后指出少样本学习、跨数据源泛化与快速边界细化是未来研究方向。

本文探讨了三种用于遥感图像中建成区准确检测的深度学习模型：结合全色与多光谱信息的双流深度卷积神经网络（DSCNN）、注重效率的轻量级多分支卷积神经网络（LMB-CNN），以及适用于大规模图像语义分割的全卷积网络（FCN）。通过数据集划分、模型设计、训练策略优化及分块投票机制，系统提升了检测精度与处理效率。实验结果表明，DSCNN在精度上表现优异，LMB-CNN适合高速处理，而FCN结合LMB-CNN特征提取可有效实现大尺度遥感图像的建成区分割。文章还提供了模型选择、训练优化和数据处理的实际建议，为城市规划与

本文探讨了深度学习在地球科学与遥感图像中建成区检测的应用前景与挑战。在地球科学领域，深度学习正朝着增强物理一致性、提高可解释性和学习因果表示的方向发展，但面临领域知识编码困难和跨学科交流障碍。在建成区检测方面，传统方法受限于人工特征提取，而基于深度学习的模型如DSCNN、LMB-CNN和FCN显著提升了检测精度与效率。文章通过实验对比展示了深度学习模型在GF-2样本集上的优越性能，并提出了加强跨学科合作、数据共享、模型可解释性研究和算法创新等未来发展方向。

本文综述了深度学习在地球科学领域的应用进展与未来展望。文章分析了当前面临的挑战，包括数据高维性、非平稳性和物理一致性等问题，并系统梳理了无监督表征学习、非平稳扩展网络、混合建模、模型解释性与因果学习等关键技术的发展现状。通过遥感图像分类和气象预测两个典型案例，展示了深度学习的实际应用效果。最后，文章展望了多模态数据融合、强化学习、量子计算结合以及跨学科合作等未来发展趋势，强调深度学习与物理知识融合对推动地球科学研究变革的重要意义。

本文探讨了基于骨架的视频异常检测与地球科学中深度学习的应用挑战及进展。在视频异常检测方面，提出了一种结合时空图卷积网络（ST-GCN）的Normal Graph方法，在HR-ShanghaiTech和HR-Avenue数据集上取得了优于传统外观和骨架方法的性能，验证了其在人类相关异常检测中的有效性。同时，文章系统分析了地球科学领域应用深度学习所面临的五大挑战：无监督特征表示学习、复杂结构与不确定性处理、物理一致性、模型可解释性以及因果表示学习，并提出了相应的应对策略，如改进自编码器、贝叶斯深度学习集成、物理

本文提出了一种基于时空图卷积网络（ST-GCN）的预测模型——Normal Graph，用于基于骨架的视频异常行为检测。该方法通过建模人体关节的空间连接和时间动态，专注于前景对象的行为模式，有效避免了传统方法中因背景干扰导致的误报问题。相比重建式模型，Normal Graph采用未来骨架预测机制，更直接地捕捉异常。实验在两个公共数据集上验证了其优越性能，尤其在帧级AUC指标上优于MPED-RNN等基线方法。该技术可广泛应用于安防监控与智能交通等领域，具备良好的泛化能力和应用前景。

本文研究基于WiFi信道状态信息的无设备人体活动识别性能，提出一种新型深度学习模型LCED，用于分析个体差异、天线配置、距离与高度对识别准确率的影响。通过与KNN、SVM和RNN等传统方法对比，实验表明LCED模型在平均准确率上达到95%，显著优于传统方法，并有效降低个体间识别差异，提升系统鲁棒性和稳定性。研究还发现，LCED在不同距离和高度下均表现出优异的识别性能，尤其在120cm高度和6m距离时仍保持高准确率，展现出在实际室内环境中的广泛应用潜力。

本文提出了一种基于深度学习的无设备人体活动识别模型LCED，该模型结合LSTM编码器与CNN解码器，能够自适应提取时间序列数据中的全局时空特征，有效降低环境噪声和个体差异对识别性能的影响。通过在不同个体、距离和高度下的实验评估，验证了LCED在16种人体活动识别任务中优于KNN、SVM和sRNN等传统方法的准确率与鲁棒性，展现出在智能家居、健康监测等领域的广泛应用潜力。

本文探讨了基于深度学习的无设备人体活动识别技术，重点分析了WiFi信号在室内感知中的应用，包括RSSI和CSI的基本原理。文章综述了基于模式匹配、学习和模型的三类活动识别方法，指出深度学习在鲁棒性和准确性上的优势。针对个体差异和信号不稳定性问题，提出了一种结合CNN与LSTM的编码器-解码器模型，并通过实验验证其在提升识别准确率方面的有效性。最后，讨论了该技术在智能家居、健康监测和安防等领域的应用前景，以及数据质量、个体差异和模型复杂度等挑战，展望了未来优化方向。

本文探讨了基于WiFi信号的深度学习人体活动识别技术，分析了其在非侵入性、环境适应性和多活动识别方面的优势，并指出了数据收集难、环境变化影响和计算资源需求等挑战。文章综述了现有研究方法，介绍了LCED深度学习模型及其在提升识别准确率和鲁棒性方面的表现，进一步展望了迁移学习、少样本学习、跨模态监督、多模态学习和模型压缩等未来发展方向。该技术有望在智能家居、健康监测、工业生产和安防监控等领域实现广泛应用，推动智能化系统的发展。

本文介绍了一种基于深度学习和无监督域适应的WiFi手势识别技术——WiADG系统。该系统利用信道状态信息（CSI）数据，通过Atheros或Intel网卡工具提取无线信号特征，结合CNN模型提取时空特征，并引入对抗域适应机制，有效解决了环境变化导致的模型性能下降问题。实验结果表明，WiADG在不同室内环境中均表现出优异的手势识别准确率，显著优于传统方法。该技术具有环境适应性强、数据利用高效和模型性能优越等优势，在智能家居、智能医疗、VR/AR等领域具备广阔应用前景。未来可通过多模态融合、模型优化和边缘计算进

本文探讨了结合领域知识与深度学习在WiFi传感中的创新应用，重点分析了信道状态信息（CSI）的特性及其在人类活动与手势识别中的潜力。通过引入领域知识约束神经网络学习过程，显著提升了模型性能；利用WiFi信号的无设备依赖性和高分辨率优势，实现了高效智能传感。针对数据分布偏移问题，采用对抗性域适应方法提升模型泛化能力，并通过实验验证其有效性。此外，展望了迁移学习、少样本学习、跨模态监督、多模态学习和模型压缩等前沿技术与WiFi传感融合的广阔前景，为未来智能感知系统的发展提供了理论支持和技术路径。

本文提出了一种融合领域知识与深度学习的新型方法，用于提升多源异构传感器数据下的人体活动识别性能。通过构建包含分组模态、分割模态和分割通道三种卷积模式的卷积架构，并结合神经架构搜索（NAS）进行超参数优化，系统性地探索了神经架构空间。利用功能方差分析（fANOVA）评估不同数据源及其交互对识别性能的影响，发现髋部传感器及陀螺仪、重力和磁力计等模态贡献显著。进一步将数据生成模型融入学习过程，通过数据增强和约束训练提升了模型鲁棒性与效率，在仅使用半数数据源的情况下f1-分数提升近18%。该方法为基于传感器融合的智

本文提出一种结合领域知识与深度学习的方法，用于改进传感器丰富环境下的人类活动识别（HAR）模型。通过将数据生成过程建模为对神经网络架构空间的探索，利用卷积构建块、贝叶斯优化和功能方差分析（fANOVA）技术，推导出对识别性能最具影响的数据源子集。在SHL数据集上的实验表明，使用仅12个关键数据源时，模型的f1分数相比使用所有数据源的基线方法提升了17.84%，验证了该方法在提升识别性能和数据效率方面的有效性。

本文提出了一种新颖的分层聚合深度卷积网络（HACNN），用于动作识别任务。该模型通过多层级的可微聚合函数有效捕捉视频中的长期动态信息，同时保留空间结构。结合中心损失正则化和端到端优化策略，HACNN在UCF-101和HMDB51数据集上取得了优于多种先进方法的性能，验证了其在建模复杂时空动态方面的有效性。

本文提出了一种用于动作识别的分层聚合深度卷积神经网络（HACNN），通过分层结构和可学习的聚合函数有效捕捉视频中的长期时间动态。HACNN以长视频为输入，在多个层次上进行特征提取与时间信息聚合，保留空间结构的同时提升模型判别力。结合中心损失准则和端到端优化，在UCF-101和HMDB51数据集上分别达到94.6%和71.9%的准确率，显著优于现有方法。

本文系统介绍了多种深度学习方法，包括循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、双向LSTM（BiLSTM）和卷积LSTM（ConvLSTM），详细阐述了它们的结构、原理、特点及适用场景。文章还对比了不同模型的优缺点，并探讨了其在人类活动识别、医疗信息学和遥感等领域的应用。最后给出了模型选择与实践建议，并展望了深度学习在多模态融合、可解释性和强化学习结合等方面的发展趋势。

本文系统介绍了深度学习中的多种核心模型与方法，包括去噪自编码器、受限玻尔兹曼机（RBM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN），并详细阐述了各类模型的结构、工作原理及应用场景。文章重点分析了CNN的代表性架构如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet和DenseNet的特点与演进，探讨了RNN在处理序列数据中的优势及其面临的梯度消失与长期依赖问题，并介绍了LSTM和GRU等改进模型。此外，还涵盖了深度学习的评估指标、优化方法以及在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域

本文介绍了深度学习在传感应用中的发展与应用，对比了传统机器学习方法在特征工程上的局限性，重点阐述了自编码器、受限玻尔兹曼机、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等主流深度学习模型的原理与结构。文章还分析了各类方法在传感任务中的优缺点及适用场景，展示了深度学习在活动识别、图像处理、时间序列分析等传感领域的强大能力，并展望了其未来发展前景。