Indexed by：
Abstract：
提出基于神经网络的动作识别方法分析,可直接对时间序列数据进行处理,自动提取特征值,免去了人工提取特征值的繁琐过程.通过采集10个受试者的原始加速度数据,采用基于TensorFlow搭建的神经网络模型进行训练,从而对动作进行识别.实验结果表明:该系统能够快速有效的区分走、慢跑,上、下楼梯四种相似度较高的动作,平均识别率高达96.67％,最后和当前识别率高的两种传统机器学习方法相比较.
Keyword：
Reprint 's Address：
Email：
Version：
Source ：
电气开关
ISSN： 1004-289X
CN： 21-1279/TM
Year： 2019
Issue： 4
Volume： 57
Page： 67-69,73
Cited Count：
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count： -1
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 1
Affiliated Colleges：
