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针对人体行为识别问题,本文设计实现了基于BP神经网络的人体行为识别方法。该方法在对原始三维加速度信号预处理后提取出特征值,并将向量空间划分为训练样本集和测试样本集。通过不断修正网络参数优化学习效果。经过学习后的BP神经网络达到了较高的人体行为识别正确率,并对所研究的7种日常行为都较好识别。
基于BP神经网络的人体行为识别方法研究与实现
【摘 要】
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针对人体行为识别问题,本文设计实现了基于BP神经网络的人体行为识别方法。该方法在对原始三维加速度信号预处理后提取出特征值,并将向量空间划分为训练样本集和测试样本集。通过不断修正网络参数优化学习效果。经过学习后的BP神经网络达到了较高的人体行为识别正确率,并对所研究的7种日常行为都较好识别。
【机 构】
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南京邮电大学通信与信息工程学院
【出 处】
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教育教学论坛
【发表日期】
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2016年51期
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