作者：殷晓玲,夏启寿,陈晓江,何娟,陈峰 单位：北京邮电大学 出版：《北京邮电大学学报》2019年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFBJYD2019030070 DOC编号：DOCBJYD2019030079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
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    • 为提高智能手机对人体运动状态识别的准确率，提出一种基于并联卷积神经网络(PCNN)的深度识别方法.首先，使用三维数据矩阵规范传感器数据输入格式；其次，使用2个PCNN分别对人体运动的加速度传感器和陀螺仪数据进行卷积和池化操作，实现部分权重共享；最后，在全连接层对两组卷积神经网络进行合并，并使用softmax函数对人体运动状态进行分类.实验结果表明，采用该方法可以从传感器原始数据中提取人体运动状态的深层特征，与传统的机器学习方法相比较，提高了运动状态的识别率。

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