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人类活动识别(HAR)任务传统上使用人工提取的特征和一些浅层机器学习模型,但该方法限制较多。利用深度神经网络自动提取特征的能力,结合最近取得巨大成功的递归神经网络和卷积神经网络,提出了一种新颖的混合神经网络(HybridSense)模型,并在真实数据集上对模型进行了性能评估。试验结果表明,该模型在动作识别任务方面性能得到了显著提升。