【摘 要】
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针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合（VGGLS
【机 构】
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西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室,西安交通大学电子与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61772415)
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针对传统机器学习方法在采用运动传感器数据的人体运动识别领域中识别效果严重依赖人工特征且准确率受限的问题,提出一种改进的卷积网络与双层长短期记忆网络的深层混合（VGGLSTM）模型以实现特征自提取并进行运动识别。该模型结合传感器数据层状、时序的结构特点,将多维传感器数据类比于图像的RGB矩阵进行适应性处理;由一维串联卷积网络与双层长短期记忆网络复合而成。实验结果表明,在开源的人体运动识别（HAR）数据集和无线传感器信息控掘（WISDM）数据集上采用该模型的人体运动识别方法的平均准确率分别达到了97.17%和
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