优化分层卷积的胶囊网络：提升亚健康识别效率与准确性

本文主要探讨了在亚健康识别领域中，如何通过改进胶囊网络优化分层卷积来提升传统卷积神经网络（CNN）的性能。CNN在追求高精度时往往导致模型结构复杂、训练时间冗长，且数据处理方法较为单一。为解决这些问题，研究者提出了一种新颖的算法。 首先，该算法关注原始振动数据的预处理，采用了小波降噪和小波包降噪技术。这些技术有助于去除噪声，保留对亚健康识别至关重要的信号特征，提高了数据的质量和可用性。通过这种方式，可以更好地提取与亚健康状态相关的信号特征，增强模型对细微变化的敏感性。 接着，文章引入了分层卷积的概念，CNN不再局限于单一深度，而是并行使用三个不同尺度的卷积核。这种设计使得特征提取过程更加全面和立体，可以从多个角度捕捉数据的多样性，从而提高识别的鲁棒性和准确性。 最后，将经过分层卷积处理的特征输入到改进的胶囊网络中。胶囊网络结合了剪枝策略，有效地减少冗余连接，进一步优化了模型结构，降低了计算复杂度。这样做的好处是既能保持较高的识别精度，又能显著缩短亚健康识别的时间，从而在提高效率的同时避免了过度复杂的CNN架构可能导致的过拟合问题。 实验结果显示，该改进的胶囊网络算法在亚健康识别任务上表现出色，不仅识别准确率较高，而且处理速度更快。这证明了分层卷积和胶囊网络优化策略的有效性，对于实际应用中的实时性和效率提升具有重要意义。 总结来说，本文提出了一种创新的算法，它通过优化数据预处理、采用分层卷积和胶囊网络的剪枝策略，解决了传统CNN在亚健康识别中的瓶颈问题，为相关领域的研究和实践提供了有价值的新思路。