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La clasificación de señales biológicas es esencial para la interacción humana-máquina. Aunque investigaciones anteriores han logrado un alto rendimiento de clasificación, compensar el cambio de dominio debido a las variaciones intra e interindividuales sigue siendo un desafío. En este artículo, proponemos una nueva estrategia de suavizado de etiquetas dinámica, llamada DLS, para abordar este problema. La DLS propuesta construye una red neuronal auxiliar para ajustar la etiqueta verdadera y supervisar la red neuronal principal. Los experimentos en el conjunto de datos NinaPro DB1 demuestran que la DLS propuesta supera los métodos actuales de vanguardia. Además, la DLS propuesta tiene un potencial significativo para aplicaciones prácticas, ya que puede mantener o incluso mejorar el rendimiento de la red neuronal principal en datos ruidosos. El código fuente está disponible públicamente en: https://github.com/peijii/DLS
Chen et al. (Mon,) estudiaron esta cuestión.