【摘 要】
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传统基于传感器的人体运动行为识别往往需要把收集到的时域信号进行傅里叶变换,再从转换得到的频域信号中提取均值、峰度、方差等特征值,最后采用机器学习中的KNN、随机森林等算法进行识别,不仅在降维中损失了部分信息,还需要根据不同的运动特点来手工提取特征值,过程十分繁琐.随着深度学习技术的兴起,人们处理大数据和进行大数据分析的能力大幅提高.因此,本文拟通过对时间序列数据有较好处理能力的递归神经网络,来探究
【机 构】
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上海体育学院经济管理学院,江苏上海200438
【出 处】
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第三届运动辅具与健康促进国际学术会议暨第二届体医结合研讨会
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传统基于传感器的人体运动行为识别往往需要把收集到的时域信号进行傅里叶变换,再从转换得到的频域信号中提取均值、峰度、方差等特征值,最后采用机器学习中的KNN、随机森林等算法进行识别,不仅在降维中损失了部分信息,还需要根据不同的运动特点来手工提取特征值,过程十分繁琐.随着深度学习技术的兴起,人们处理大数据和进行大数据分析的能力大幅提高.因此,本文拟通过对时间序列数据有较好处理能力的递归神经网络,来探究其在基于传感器运动行为识别领域的分类能力.
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