【摘 要】
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随着科技进步与经济发展,人类迈入移动数字化时代,智能手机早已成为人们必不可少的物品。研究智能手机新的用途,开拓智能手机新的应用领域,变得越来越有价值。基于智能手机传感器的人类行为识别是一个较新的研究方向,被广泛用于工厂管理、人机交互、跌倒监测、健康检测、信息安全等各个领域。同时,卷积神经网络（CNN）也是近年来的热门的研究对象,不仅在各种图像处理问题上大放异彩,也能够很好地处理多维度时间序列问题。
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随着科技进步与经济发展,人类迈入移动数字化时代,智能手机早已成为人们必不可少的物品。研究智能手机新的用途,开拓智能手机新的应用领域,变得越来越有价值。基于智能手机传感器的人类行为识别是一个较新的研究方向,被广泛用于工厂管理、人机交互、跌倒监测、健康检测、信息安全等各个领域。同时,卷积神经网络（CNN）也是近年来的热门的研究对象,不仅在各种图像处理问题上大放异彩,也能够很好地处理多维度时间序列问题。当人带着智能手机进行活动时,智能手机通过其传感器将人的行为记录为多维度时间序列。将卷积神经网络用于智能手机传感器所产生的多维度时间序列,能够很好地对人进行行为识别。构建模型时,本文首先构造了经典的卷积神经网络模型。然后构造了多个卷积神经网络衍生模型,构造思路主要有二。一是融合近年来提出的卷积神经网络的新架构,为此本部分参考了Goog Le Net的并行结构,Res Net的残差结构,Mobile Net的逐通道卷积结构,构造出了一种新的卷积模块,并用其搭建了一种改进的卷积神经网络模型。二是将卷积神经网络与长短时记忆网络（LSTM）进行模型融合,根据组合结构的不同,本文又构造了CNN-LSTM模型和LSTM-CNN模型。同时,本文构造了若干有代表性的传统机器学习模型以供参考。本文在WISDM,UCI-HAR,KU-HAR数据集上进行了实验,主要发现有二。一是经典的卷积神经网络相比传统机器学习模型有较大提升。二是本文所构造的改进的神经网络模型与LSTM-CNN模型相比于经典卷积神经网络有较大提升。
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