作者：匡晓华,何军,胡昭华,周媛 单位：四川省计算机研究院 出版：《计算机应用研究》2018年第09期 页数：4页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSYJ2018090610 DOC编号：DOCJSYJ2018090619 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对人体行为识别问题，比较了两种基于智能手机惯性加速度传感器数据的深度特征学习方法。先将传感器数据进行重叠加窗的预处理；然后将带标签的样本数据直接输入深度网络模型中，通过端到端的特征学习，最终输出行为分类结果。通过对比深度卷积神经网络、长短期记忆网络两种深度学习方法在公开网站UCI的机器学习知识库的人体行为识别数据集上的识别效果。实验结果表明，采用Dropout深度卷积神经网络特征学习方法识别准确率为90.98%，是一种有效的深度特征学习方法。

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