作者：林予松,马鸽,刘永鹏,赵红领,王宗敏 单位：西安市三才科技实业有限公司 出版：《电子设计工程》2017年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGWDZ2017040070 DOC编号：DOCGWDZ2017040079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对现有人体行为识别系统识别精度不高，且不便于日常使用的缺点，提出了一种用于智能手表的神经网络分类算法。采用基于PCA的特征提取方法对Apple Watch智能手表采集到的三轴加速度数据进行特征提取，结合动量-自适应学习率BP神经网络分类算法有效识别出了行走、慢跑、上楼梯、下楼梯四种行为，识别准确率达到82.36%。与朴素贝叶斯算法和决策树分类算法进行对比实验，结果显示基于PCA的神经网络分类算法进行人体行为识别准确率更高。

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