作者：孙小华 单位：江苏省科技情报研究所 出版：《无线互联科技》2019年第16期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFWXHK2019160090 DOC编号：DOCWXHK2019160099 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 文章提出一种基于长短期记忆网络的人体运动状态识别方法。通过手机内置的加速度传感器采集相关数据，对采集的数据进行预处理，采用LSTM算法对人体运动状态进行分类。此算法不需要人工进行特征提取，在TensorFlow环境下的实验结果显示，此算法分类精度较高，对静止、走路、慢跑、上楼梯、骑车5种运动状态的识别率超过90%。

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