近年来随着人机交互、医疗康复、智能假肢等领域的不断发展，手势识别已成为国内外学者研究的重点，也是模式识别领域的一个研究热点[1]。手部作为一种感知和操作的工具，具有多自由度和复杂的特征，在智能假肢领域，对于手部的精细分类以及实时识别尤其重要，识别结果的优劣影响着人的自主能力、日常生活能力、工作和社会活动，因此，手势识别具有重要的研究意义。在临床实践中，主要利用表面肌电信号对假肢进行控制[2]。近年来，多传感器融合技术已被应用在手势识别系统中以提高手势识别的性能[3-5]。而加速器传感器具有体积小、成本低、易嵌入假肢接口等特点，为融合多传感器的手势识别提供了参考。

在基于加速度的手势识别中，主要方法有隐形马尔科夫模型[6]、动态时间规整[7]、随机森林[8]等。而卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)由于其高效、健壮的分类能力，成为最近几年的研究热点之一，在众多科学领域表现良好，主要包括机器视觉、语音识别、人脸识别等。而在手势识别中，CNN主要基于图片进行识别[9-11]，Atzori等[12]将其应用于表面肌电信号。考虑到假肢的灵巧性、实时性以及准确性的需求，而卷积神经网络不需要特征提取，直接对未经特殊预处理的信号进行训练、自动学习并生成合适的特征提取器和分类器，因此，本文针对加速度信号提出了一种基于卷积神经网络的手势识别算法。

LeNet-5[13]是Lecun提出的一个具有高识别率、最初用于手写数字识别的7层卷积神经网络。本文借鉴LeNet-5的网络结构，提出了适合加速度信号的6层卷积神经网络LeNet-A用于Ninapro数据库[14]的手势识别，该网络可以在较短的训练时间内有效地提取适合手势分类的特征。LeNet-A网络中前4层卷积层和池化层交替连接用于特征提取，随后接入一个全连接层，最后一层采用非线性分类能力较强的Softmax分类器。该神经网络中激活函数采用Relu函数和固定学习率。

1 卷积神经网络LeNet-A结构设计

1.1 概述

网络结构的复杂性及深度不仅对硬件设备(GPU)要求极高，而且需要更长的训练时间，显著影响到网络的实用性和通用性，与智能假肢的实时性不符，因此本文采用6层网络结构，即卷积层C1、采样层S2、卷积层C3、采样层S4、全连接层和输出层按序连接。针对基于加速度信号的手势识别而特别设计连接方式及参数，如改变卷积层大小和数量、激活函数改用Relu函数、增加Dropout层等，本文的卷积神经网络结构如图1所示，命名为LeNet-A。

  

图1 LeNet-A结构示意图Fig.1 Architecture of LeNet-A

1.2 卷积层

在网络结构中，C1层和C3层都是卷积层，通过局部连接和权值共享的方法，一个可学习的卷积核对上一层的特征图 (Feature map)进行卷积，之后通过一个激活函数 (Activation function)得到输出特征图。其中，每个输出特征图可以组合卷积多个特征图的值。通过卷积操作，可以使原信号特征增加并降低噪音。卷积层的形式如下：

*

(1)

其中：表示在卷积层中第l层第j个特征图；f(·)表示激活函数表示第l层卷积层的第j个特征图与第i个输入数据的卷积核；Mj表示输入数据的集合；*表示卷积操作表示第l层卷积层的第j个特征图的偏置。

在基于加速度信号的手势识别中，考虑到手势识别比数字识别更复杂、种类更多，为了充分地提取手势特征，对卷积层进行了以下改进：

基于11个居群的形态、遗传和地理距离系数矩阵，运用R语言的cor()函数，计算三者间的相关系数，探讨形态、遗传分化间的关系及其可能的地理因素。

(1) LeNet-A用3×3大小的卷积核代替LeNet-5中的5×5大小的卷积层。3×3是最小的能够捕获上下左右和中心概念的尺寸[15]，而不同手势的特征分布和区分度较小，适合用较小的卷积核来获取一些局部的信息，因此卷积核大小选为3×3。文献[16]中已经证明，不同的卷积核大小对分类精度有较大影响。

(2) 由于手势类别多，需要提取的特征较复杂，因此增加卷积核的数量。参照文献[12]方法,C1和C3层分别选为32和64个卷积核。

(3) 考虑到Relu函数易计算、降低预训练的时间、提高网络的收敛速度等优点[17]，对卷积神经网络中的激活函数采用Relu函数代替原来的Sigmoid函数。Relu函数与Sigmoid函数具体形式分别如式(2)和式(3)所示。

 

(2)

(3)

1.3 池化层

在网络结构中，S2和S4都是池化层，通过采样将初级的信号特征筛选并结合成更抽象、高级的信号特征[18]。该过程对上一层输出进行子采样，可以减少数据的处理量，同时也可保留一定的有用信息。池化层的形式如式(4)所示。

 

(4)

[9] LIN H I, HSU M H, CHEN W K. Human hand gesture recognition using a convolution neural network[C]//2014 IEEE International Conference on Automation Science and Engineering (CASE).USA: IEEE, 2014: 1038-1043.

由表1可知，无归一化与基于窗口的归一化的处理精度一样，基于全部数据的归一化与其他两种处理精度相比差12%，因此，在具体实验中，直接对原数据进行分类。

1.4 全连接层

为了限制网络规模的大小，同时增强网络的非线性映射能力，网络在2次卷积池化对信号进行特征提取之后，接入一个全连接层，其形式如式(5)所示。

 

(5)

其中：l表示当前层数；n表示前一层的神经元个数表示l层神经元j与上一层神经元i的连接权重。

本文中全连接输入为下采样层S4层特征图由二维变为一维后的特征，即64×6×7共 2 688 个神经元，输出为128个神经元。

1.5 输出层

在LeNet-5网络中，最后一层采用RBF分类器。手势特征比数字特征更复杂，而且手势类别没有统一的模板，所以最后一层采用非线性分类能力强的Softmax回归作为分类器。

Softmax回归模型是Logistic模型在多分类上的推广。假设包含m个训练样本的训练集为{(x(1),y(1)),…,(x(m),y(m))}，其中，训练样本x(i)∈Rn+1，为n维，训练类别为k类，即y(i)∈{1,2,…,k}。

Softmax用来估计训练样本x(i)的每一种分类结果出现的概率。因此，假设函数将要输出一个k维的向量用来表示k个估计的概率值，其中向量元素的和为1。假设回归函数hθ(x)形式如式(6)所示：

事后，关于种子的苏醒，青辰有过诸多的疑惑，然而当时热血冲脑，只觉对方充满诱惑力的言语，便是至真至理，自己遵从便可，无需质疑。他甚至没有考虑到，将刀刺入心脏的这件事，是杀人。

(6)

对于11个截肢受试者，由于每个受试者剩余上臂百分比、幻肢感觉和截肢年数等不同，其分类精度表现出较大的差异性。其中，剩余上臂百分比为0的受试者s7的手势识别精度最低，而剩余上臂百分比为90%的受试者s5、s9、s11的手势识别精度均超过80%，可以看出剩余上臂百分比对识别精度有一定影响。而剩余上臂百分比为50%的受试者s1手势识别精度超过90%，说明手势识别精度还受到其他因素的影响，是多种因素综合影响的结果。

 

(7)

其中，1{·}为示性函数，其取值规则为1{值为真的表达式}=1,1{值为假的表达式}=0。本文通过批量梯度下降法求得使代价函数J(θ)取得最小值的参数θ。

2 网络训练

2.1 数据预处理

本文实验选用Ninapro数据库，该数据库是目前最大的公共手势数据库，其手势从手势分类、机器人和康复相关的文献中选取，包含了大部分截肢者在日常生活中所需的动作，共有3个数据库。本文选取数据集中含有加速度信号的数据库2和数据库3，其中数据库2包含了40个正常受试者(12女，28男；年龄(29.9±3.9)岁；34个右手，6个左手)，数据库3包含11个截肢者(11男；年龄(42.36±11.96)岁；1个左手，10个右手)，除截肢者s6包含33种手势，s10包含43种手势，其他均包含50种手势(包含休息动作)，每个手势测试6次，每个测试信号包含12个电极的3轴加速度信号，故输入数据维度为36。具体手势如图2所示。

设计意图：对新问题的探究，我们一般都会引导学生将其向已学习知识靠拢、转化．在平行判定法后面安排这则探究，我们就应该引导学生用“平行判定法”来证明他们发现“相似”的结论．为此，在引导学生探究“能否通过构造相似、全等三角形”得到证明思路的同时，引导学生用好刚刚获得的“平行判定法”及获得这一结论过程中积累的经验．当然，这一探究的结论发现与证明过程，既是对已有知识的深度应用，由定理2延伸形成定理3，又为下节课的几个判定方法的证明提供了思路，积累了经验．如此“承上启下”的好“活动”，在教材中得以充分体现，不失为一件“壮举”．

  

图2 数据库中50种手势(包含休息动作)Fig.2 50 Gestures in database (including rest action)

由于该数据库已对信号做了初步的处理，包括信号的同步化、重标签以及信号的滤波，因此，本文只考虑加速度传感器的设备噪声，利用二阶巴特沃斯滤波器对每个通道的信号进行5 Hz低通滤波，以去除高频噪声。考虑到计算的复杂性和识别的实时性，对数据进行降采样，每10个数据采取1个，由此信号频率由2 000 Hz变为200 Hz[12]。之后，每个信号通道利用常用的重叠窗口技术[20]对其取窗口，窗口长度为150 ms，每次步长为10 ms，因此，窗口的大小为30×36。最后，对其进行训练和测试集的分离，该数据集每种手势重复6次，取1/3为测试集，2/3作为训练集。为了使实验结果具有可比性，本文参照文献[12,14]，取第2、5次作为测试集，第1，3，4，6次作为训练集，之后对数据样本进行平衡处理。

2.2 网络训练算法

由于手势数据集训练样本和手势种类较多，本文采用收敛速度较快的批量随机梯度下降法。该算法1次Epoch会遍历训练集的所有批处理块，遍历完一个批处理块更新一次网络参数。对于卷积神经网络中的参数批处理块batchSize大小的选择，首先考虑到该数据集的大小以及手势的类别数，参照文献[12]初步选取为256，接着再选取64、128、512作为对比。之后，分别选取s3、s4、s11 3个受试者进行实验，其结果对分类精度的影响如图3所示，对训练时间的影响如图4所示。由图3可知，Epoch为30时，除了受试者s4中batchSize为512时相较其他稍微逊色外，不同batchSize所达到的精度相差无几。由图4可知，随着batchSize的减小，跑完一次Epoch所需的迭代次数增多， 由此所需的训练时间增加，batchSize为512和256时训练时间相对较少。因此，综合考虑准确率和训练时间，选取256作为batchSize的大小。而对于卷积神经网络中的动量momentum大小的选择，参考前人的工作[12,18]，根据经验选择为 0.9。

  

图3 批处理块对分类精度的影响Fig.3 Influence of batch size in classification accuracy

  

图4 批处理块对训练时间的影响Fig.4 Influence of batch size in training time

由于网络中需要训练的参数较多，为了防止出现过拟合问题，在全连接层之后加入了Dropout层。此方法由Hinton提出[21]，Dropout在训练过程中随机地忽略一定比例p(0≤p≤1)的节点响应，阻止神经元过多地协同适应(co-adapting)，在测试过程中减小神经元的权重，由此减轻了传统全连接神经网络的过拟合问题，有效地提高了网络的泛化性能。在本文实验中，全连接层之后添加了p为0.5的Dropout层。随机选取3个受试者s2,s5,s11,其在加与不加Dropout的分类趋势如图5所示。

  

图5 Dropout对分类精度的影响Fig.5 Influence of Dropout in classification accuracy

由图5可知，相比不加Dropout层，加入Dropout层使得网络分类精度随着迭代次数的增加，上升更加平稳，且在Epoch为30时，分类精度更高，因此，在网络中加入Dropout层。

2.3 数据预处理及网络超参数选择

随机选择数据库2中的1个受试者，分别对数据进行不同的预处理方法：基于窗口的归一化、基于全部数据的归一化、原数据集，其结果如表1所示。

参考文献：

 

表1 数据归一化对分类的影响Table 1 Influence of data normalization in classification

  

数据处理精确度召回率F1分数Epoch无归一化(原数据集)0．940．940．9480基于窗口的归一化0．940．940．9480基于全部数据的归一化0．820．820．8180

经过池化层，特征尺寸变小但数量不变。池化层的采样主要有平均采样和最大值采样， Boureau等[19]提到在很多编码方案和分类器的组合中，最大值采样比平均采样更具有优越性和有效性，因此，本文采取最大值采样，采样大小为2×2，其输出特征图的大小是输入特征图的一半，即若输入特征图为2n×2n，输出特征图为n×n。本文中，S2池化层输入为28×34，输出为14×17。

在LeNet-A的使用中，需要对网络超参数权值衰减及学习速率进行选择，本文通过仿真实验选取最优的参数。选取s3、s4、s11 3个受试者，Epoch设为30，在不同权值衰减(wd)和学习速率(lr)下得到的仿真结果如图6所示。由图6(a),(b),(c)可以看出，权值衰减wd为 0.000 5 时，在受试者s3和s11中分类精度最高，在s4中当Epoch为30，wd为 0.000 05 时的分类精度稍微超过wd为 0.000 5 的分类精度。从整体来看，wd为 0.000 5 时分类精度较高，且随着迭代次数的上升，精度上升较稳。由图6(d),(e),(f)可以看出，学习速率lr为 0.03 时分类精度相对其他学习速率时较高。因此，本文中学习速率选取 0.03，权值衰减选取 0.000 5。

一是部分生产经营单位中缺乏支柱型产业，核心竞争力不强，抗市场风险能力较弱，水产因水库渔业发展受限，林果产量有限，特产市场发展较好，但批量销售市场拓展难度较大。

此次《通知》专门对高品位步行街进行了“画像”：区位优越，商业资源丰富；环境优美，公共设施健全；功能完善，名品名店集聚；特色鲜明，文化底蕴深厚；消费吸引力和辐射带动力明显，在国内国外享有较高知名度和美誉度。据了解，商务部将组织制定高品位步行街评价指标，对重点培育步行街进行跟踪指导、定期评价。

3 实验结果及分析

3.1 精度分析

3.1.1 实验结果 考虑到受试者之间个体的差异，本文实验对每个受试者分别进行训练与测试，具体结果如图7所示。结果表明：数据库2中40个正常受试者的平均分类精度为 90.37%，最高为 95.84%，最低为 78.82%。数据库3中11个截肢受试者的平均分类精度为 79.99%，最高为 90.89%，最低为 64.92%。

以往学者在顾客间沟通方式的研究中，对于从时间维度上进行分类并进而探究不同的沟通方式对顾客感知体验和行为意愿等的影响鲜有涉足。因此本研究从这个角度切入，将沟通划分为同步沟通和异步沟通，并探究这两种沟通方式对顾客心流体验的影响差异以及中间的心理加工机制，以填补顾客沟通理论上的一个必要的缺口。

对于40个正常受试者，由于每个个体之间的年龄、左右手、身高、体重和性别的差异，以及在训练过程中对手势动作的熟练程度和反应能力不同，手势识别的精度表现出一定的差异性，但是除个别个体外，总体比较稳定，维持在90%左右。

其中：p(y(i)=j|x(i);θ)表示样本x(i)属于第j类的概率表示模型的参数。代价函数如式(7)所示：

为了展示每种手势的误分情况，取分类精度为 90.52%、比较接近平均分类精度的第13个受试者，其混淆矩阵如图8(a)所示。其中，混淆矩阵的X轴和Y轴分别表示手势的类别，第i行第j列的值表示第i类手势被分类为第j类手势的比例，第1个类别为休息动作。混淆矩阵左上角到右下角对角线上的单元为每类手势的正确分类比例，非对角线上的单元代表了误分类比例。其中，对角线上的单元越趋向黑色，说明每类手势正确分类比例越高，非对角线上的单元越趋向白色，手势误分类比例越低。从图8(a)可以看出，误分类主要出现在中间一部分手势，即抓取和功能动作，以及休息动作。将休息动作除去，利用相同的网络对49种手势进行分类，其混淆矩阵如图8(b)所示，分类精度为 93.60%，相比含有休息手势时提高 3.1%，可以看出休息状态对整体分类精度有较大影响。从图8(b)中可以看出，除去休息状态的49种手势中，误分类还是集中在中间手势。因此，对于中间手势的精确分类可以作进一步研究。

  

图6 网络超参数对分类精度的影响Fig.6 Influence of hyper-parameters in classification accuracy

  

图7 不同受试者分类精度Fig.7 Classification accuracy of different subjects

  

图8 去除休息状态前后的混淆矩阵Fig.8 Confusion matrix with and without rest

3.1.2 比较分析 本文提出的基于加速度信号的卷积神经网络LeNet-A对多达50种手势(包含休息手势)进行识别，意味着平均机会水平(Average chance level)低于2%，其结果应与相同数量的手势分类才具有可比性。因此，选取文献[12]与文献[14]进行对比，均基于相同的数据库和手势，不同在于本文选取加速度信号，而2个文献选取表面肌电信号对手势进行分类。其中，文献[14]利用特征提取和经典分类器对数据进行分类，其特征包括边缘离散小波变换(MDWT)、直方图(Histogram)、时域统计(TD)、均方根(RMS)以及上述所有特征的归一化特征，分类器包括最近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、随机森林(RF)和线性判别分析(LDA)。文献[12]利用LeNet[22]对数据进行分类，本文利用LeNet-A对基于加速度的数据进行分类。其结果比较如图9所示。

[3] GIJSBERTS A, CAPUTO B. Exploiting accelerometers to improve movement classification for prosthetics[C]//2013 IEEE International Conference on Rehabilitation Robotics (ICORR). USA: IEEE, 2013: 1-5.

由图9(b)可知，对于数据库3中的11个截肢受试者，文献[14]经典分类器的平均分类精度为 (38.82±11.99)%,最高分类精度为SVM和所有特征结合得到的 (46.27±7.89)%；文献[12]卷积神经网络的精度为 (38.09±14.29)%；本文实验得出的结果为 (77.90±13.0)%，相较最佳分类器平均精度提高31%左右，最高精度提升 36.73%。

  

图9 不同算法的准确率比较Fig.9 Comparison of different algorithms in accuracy

3.2 抗噪性测试

为了确保网络的稳健性，在正常受试者中分别选取分类效果最好、适中和最差的受试者s3、s13、s4对其进行抗噪性测试。实验中人为地对网络施加高斯噪声，噪声的方差由小到大，观察网络对手势的识别率，其变化趋势如图10所示。

  

图10 高斯噪声对识别率的影响Fig.10 Influence of Gaussian noise in accuracy

由图10可知，不同受试者的抗噪性不同，分类精度越高，噪声对其影响越小，反之越大。但总体而言，在一般的噪声污染下(噪声方差低于 0.15)，对于大部分受试者，网络仍能保持在一定的分类精度(85%以上)。其主要原因在于卷积与下采样层均能提取有效的信息以此来滤去部分噪声。由此可见，LeNet-A网络抗噪性较佳，具有较好的适应性和鲁棒性。

  

图11 不同受试者测试时间和训练时间Fig.11 Testing time and training time of different subjects

3.3 实时性分析

实验采用的设备为Intel i5 CPU，Nvidia GTX1070 GPU。其中每个受试者的训练时间和测试时间如图11所示。由图可知，由于不同受试者的训练样本和测试样本存在差异，不同受试者的训练时间和测试时间稍有差异，但总体差异不大。其中正常受试者中最大训练时间为 399.34 s，平均训练时间为 317.90 s，最大测试时间为 6.94 s，平均测试时间为 5.05 s。截肢受试者中最大训练时间为 388.28 s，平均训练时间为 304.77 s，最大测试时间为 6.01 s，平均测试时间为 4.64 s。单个受试者的平均训练时间为315 s，平均 4.99×104个测试样本测试时间为 4.94 s，由此分类每个样本所需的时间小于10-4 s。其训练可以离线进行，在线测试时间满足一般手势实时识别应用的要求。

4 结 论

本文首次将卷积神经网络用于加速度信号进行手势识别，借鉴卷积神经网络LeNet-5的结构，针对成本较小的加速度信号的特征提出了新的LeNet-A网络。该网络相对于LeNet-5有以下改进：

(1) 在卷积层，考虑不同手势的特征分布和区分度较小，用3×3卷积核代替LeNet-5中的5×5卷积核；考虑到手势类别多且特征较复杂，增加卷积核的数量；激活函数采用易计算、可以提高网络的收敛速度的Relu函数代替原来的Sigmoid函数。

(2) 在输出层，用非线性分类能力强的Softmax分类器代替RBF分类器。

(3) 在全连接层后面添加可以提高网络泛化性能的Dropout层，为基于加速度的手势识别提供了新的识别方法。

仿真结果表明，LeNet-A网络在手势分类中准确性高、实时性和抗噪性好，符合市场对于手势识别快速、灵活、鲁棒、实时的要求。而且加速度传感器本身具有体积小、成本低、易嵌入等特点，基于该信号的手势分类对人机交互、医疗康复以及智能假肢领域的发展都具有一定的参考意义。其次，通过实验得出50种手势识别中误分类主要集中在抓取动作、功能动作和休息动作，为下一步精细手势分类提供了方向。最后，初步分析了受试者和截肢者手势分类的影响因素，为进一步研究提供基础。

大型机械压力机大多为二到三级传动结构，第一级为电动机通过皮带带动主轴转动，第二级为主轴上的小齿轮带动曲轴上的大齿轮转动。从而通过曲柄滑块机构驱动滑块作上下往复的直线运动。因此大型机械压力机传动系统噪声主要是齿轮副的噪声。

贵州红：观赏石界称马场石，主要产于黔中安顺市马场一带；质优者近于玉化，为观赏石中的珍藏品；石质为硅化杂岩，以红色为主色调。储量极小，已近枯竭，是收藏家猎取的重要对象。还有一种贵州红为近年发现的朱砂石（观赏石界称鸡血石），与贵州汞矿有关，开发前景大。

孕妈妈在怀孕4～6个月时，早孕不适的生理症状会逐渐改善，胎儿的情况也相对稳定。这个阶段可以根据自身的体能和平常运动习惯适度增加运动量，以增强身体的活力。这时的运动可以选择游泳、孕妇健身操、慢舞、孕妇瑜伽等锻炼方式。

[1] VANBANG, 朱煜, 赵江坤, 等. 基于深度图像HOG特征的实时手势识别方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2015, 41(5): 698-702.

[2] ATZORI M, GIJSBERTS A, MÜLLER H, et al. Classification of hand movements in amputated subjects by sEMG and accelerometers[C]//2014 36th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. UAS: IEEE, 2014: 3545-3549.

由图9(a)可知，对于数据库2中的40个正常受试者，文献[14]经典分类器的平均分类精度为 (60.28±6.51)%,最高分类精度为随机森林和所有特征结合得到的 (75.27±7.89)%；文献[12]卷积神经网络的分类精度为 (60.27±7.7)%；本文实验得出的结果为 (87.33±8.5)%,相较最佳分类器平均精度提高12%左右，最高精度提升 12.67%。

[4] PENG L, HOU Z, CHEN Y, et al. Combined use of semg and accelerometer in hand motion classification considering forearm rotation[C]//2013 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC). USA: IEEE, 2013: 4227-4230.

[5] GIJSBERTS A, ATZORI M, CASTELLINI C, et al. Movement error rate for evaluation of machine learning methods for sEMG-based hand movement classification[J]. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, 2014, 22(4): 735-744.

2.4.1 外周血单核细胞分离 严格按人外周血单核细胞分离试剂盒说明书操作。取15 mL离心管，依次加入总体积与血浆样品等同的试剂A、试剂D（体积比为3∶2），随后加入血浆样品适量，以2 700 r/min离心30 min。吸取细胞层至另一15 mL离心管中，加入清洗液10 mL，混匀，以1 900 r/min离心10 min，弃去上清液，沉淀以清洗液5 mL重悬，以2 700 r/min离心10 min后，用清洗液清洗3次，每次5 mL，弃去上清液，即得外周血单核细胞样品。然后加入RNA提取试剂0.5 mL，于－80℃冻存，备用。

[6] NIEZEN G, HANCKE G P. Evaluating and optimising accelerometer-based gesture recognition techniques for mobile devices[C]//Proceedings of IEEE AFRICON-09. Kenya: IEEE, 2009: 1-6.

[7] 荆雷, 马文君, 常丹华. 基于动态时间规整的手势加速度信号识别[J]. 传感技术学报, 2012, 25(1): 72-76.

广西社会工作服务机构参与城市社区治理的过程可以理解为城市社区居民表达需求、社工提供专业服务的过程。机构中的社会工作者在具体的服务实践中通过提供个人和群体服务、社区动员和社区资源整合来解决社区居民生活中的问题与不同需求，以提供社会工作专业服务为重点，调动社会力量多元化主体有序参与为特色，主要提供青少年发展、孤寡老人帮扶、残疾人助残、社会救助、心理疏导、矛盾纠纷调解、少数民族社会融入、群众各类精神文体活动引领等多种服务。最终使得社会工作者成为社区和谐稳定发展的重要力量，改善了居民的居住环境，提升了城市社区居民的生活质量。

[8] 谢仁强, 曹俊诚. 基于加速度传感器的可扩展手势识别[J]. 传感技术学报, 2016, 29(5): 659-664.

其中：down(·)表示降采样函数为l层神经元j的权值，一般取值为1；f(·)表示激活函数。

[10] 蔡娟, 蔡坚勇, 廖晓东, 等. 基于卷积神经网络的手势识别初探[J]. 计算机系统应用, 2015, 24(4): 113-117.

根据效度检验,各项目的相应潜变量的因子荷载值介于0.723～0.957之间(表3),说明问卷的构想效度良好;测试题项与整体的相关系数的绝对值均大于0.3 (表3),说明,观测变量可信,量表内容具有良好的内容效度。

[11] 操小文, 薄华. 基于卷积神经网络的手势识别研究[J]. 微型机与应用, 2016, 35(9): 55-57.

[12] ATZORI M, COGNOLATO M, MÜLLER H. Deep learning with convolutional neural networks applied to electromyography data: A resource for the classification of movements for prosthetic hands[J]. Frontiers in Neurorobotics, 2016, 10(9): 1-10.

[13] LECUN Y, BOTTOU L, BENGIO Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.

[14] ATZORI M, GIJSBERTS A, CASTELLINI C, et al. Electromyography data for non-invasive naturally-controlled robotic hand prostheses[J]. Nature, 2014, 1: 605-610.

[15] 乐毅.深度学习——Caffe之经典模型详解与实战[M].北京: 电子工业出版社, 2016: 147-149.

[16] 许凡, 程华, 房一泉. 基于CLSTM的步态分类方法[J]. 华东理工大学学报(自然科学版), 2017, 43(4): 553-558.

[17] NAIR V, HINTON G E. Rectified linear units improve restricted boltzmann machines[C]//Proceedings of the 27th International Conference on Machine Learning (ICML-10). Haifa, Israel: ACM, 2010: 807-814.

[18] 陈耀丹, 王连明. 基于卷积神经网络的人脸识别方法[J]. 东北师大学报(自然科学版), 2016, 48(2): 70-76.

[19] BOUREAU Y L, BACH F, LECUN Y, et al. Learning mid-level features for recognition[C]//2010 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). USA: IEEE, 2010: 2559-2566.

[20] ENGLEHART K, HUDGINS B. A robust, real-time control scheme for multifunction myoelectric control[J]. IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2003, 50(7): 848-854.

警察也怀疑侯大同，在汤翠家门口守了一夜。事情明摆着，侯大同对无花果树的钟爱肯定与下面埋着的尸骨有关系。

[21] SRIVASTAVA N, HINTON G E, KRIZHEVSKY A, et al. Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting[J]. Journal of Machine Learning Research, 2014, 15(1): 1929-1958.

[22] LECUN Y, JACKEL L D, BOTTOU L, et al. Comparison of learning algorithms for handwritten digit recognition[C]//International Conference on Artificial Neural Networks.USA: IEEE, 1995: 53-60.