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基于智能手機(jī)內(nèi)置加速度傳感器的人體行為識別是近年來人工智能領(lǐng)域的一個研究熱點(diǎn)，傳統(tǒng)的貝葉斯、極速學(xué)習(xí)機(jī)、決策樹等識別方法都必須先針對加速度傳感器采集數(shù)據(jù)提取時頻域特征，并從大量的時頻特征中進(jìn)行特征優(yōu)選。采用深度學(xué)習(xí)中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法（ convolutional neural network，CNN）在大數(shù)據(jù)量與小數(shù)據(jù)量兩種情況下分別進(jìn)行特征學(xué)習(xí)，直接讀取智能手機(jī)內(nèi)置三軸加速度數(shù)據(jù)，自動提取加速度信號的特征，利用自動提取出來的加速度數(shù)據(jù)特征，結(jié)合決策樹算法實(shí)現(xiàn)人體行為的分類識別。實(shí)驗(yàn)表明，該識別方法準(zhǔn)確率較傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法提高了1. 1% -5. 2%，尤其在大數(shù)據(jù)量下準(zhǔn)確率提高更為明顯。
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