作者：宿通通,孙华志,马春梅,姜丽芬 单位：天津师范大学 出版：《天津师范大学学报(自然科学版)》2018年第06期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFTJSD2018060110 DOC编号：DOCTJSD2018060119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 使用4种类型的循环神经网络模型(RNN、GRU、LSTM、BLSTM)处理手机传感器采集的异构时间序列数据，用于人体行为识别研究.针对4种模型，分别构建自动特征提取方法，并对参数设置进行优化.在公开数据集UCI HAR上进行了行为识别测试实验，实验结果表明，BLSTM模型的识别精度高达95.7%，可以有效地用于行为识别，其识别率和性能优于其他3种循环神经网络，且高于卷积神经网络深度学习方法。

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