作者：王震宇,张雷 单位：中国电子学会 出版：《电子测量与仪器学报》2020年第01期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDZIY2020010010 DOC编号：DOCDZIY2020010019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 用于可穿戴传感器的人体运动识别任务的传统机器学习方法通常需要手工提取特征，可以自动提取人体运动数据特征的深度神经网络正成为新的研究热点。目前将卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)循环神经网络组合而成的DeepConvLSTM在识别精度方面有着优于其他识别方法的表现。针对带有长短期记忆循环单元的神经网络的训练较为困难的问题，提出了一种基于卷积神经网络和门控循环单元(GRU)的融和模型，并在3个公开数据集(ACT数据集、UCI数据集和OPPORTUNITY数据集)上与卷积神经网络和DeepConvLSTM进行了性能对比。实验结果显示，该模型在3个公开数据集上的识别精度都高于卷积神经网络，与DeepConvLSTM相当，但是收敛速度比DeepConvLSTM更快。

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