一种基于CNN与RF的老年人平衡能力特征选择方法

摘要

本发明涉及一种基于CNN与RF高维多粒度特征选择方法，属于信息处理技术领域。本发明基于高纬多粒度特征数据集，结合深度学习算法和机器学习算法用于解决高纬多粒度特征提取的问题。首先利用深度学习算法CNN模型构建了一种FSelCNN模型，通过该模型将原有数据从多粒度转化为单一粒度，使得该数据成为机器学习算法所需的数据；最后利用机器学习算法RF从该高纬的数据中选择出影响实际问题的有效特征。本发明从高纬多粒度特征数据的单一特征层面出发，将其从多粒度维度转化为单一粒度维度，有效解决了运算复杂度；模型减少了参数量，能够在较短时间内训练完成；适用于各种高纬多粒度数据，自适应能力较强，并且具有较好的效果。