作者：柴铎,徐诚,何杰,张少阳,段世红,齐悦 单位：中国通信学会 出版：《通信学报》2017年第S2期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTXXB2017S20160 DOC编号：DOCTXXB2017S20169 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 通过迁移深度神经网络在图像识别方面的经验，提出了一种基于Inception神经网络和循环神经网络结合的深度学习模型(InnoHAR)，该模型端对端地输入多通道传感器的波形数据，利用1&#215；1卷积对多通道数据的有机组合，不同尺度的卷积提取不同尺度的波形特征，最大池化过滤微小扰动造成的假阳性，结合时间特征提取(GRU)为时序特征建模，充分利用数据特征完成分类任务。相比已知最优的神经网络模型，在识别准确度上有近3%的提升，达到了state-of-the-art的水平，同时可以保证低功耗嵌入式平台的实时预测，且在网络结构组成上更加丰富，具有更大的潜力和挖掘空间。

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