计算机软件及计算机应用论文_基于BP神经网络的

文章目录

0 引 言

1 人体活动识别模型

1.1 BP神经网络模型

    (1)隐层的输入与输出分别为：

    (2)输出层的输入与输出分别为：

1.2 人体活动识别流程

2 实验设置

2.1 数据集介绍

2.2 实验相关参数

3 实验结果分析

4 结 语

文章摘要:针对当前机器学习算法对人体活动分类精度不高、模型泛化能力差等问题,建立了BP神经网络分类模型用以进行人体活动识别。提取惯性传感器采集的三轴加速度数据和三轴陀螺仪数据的方差、平均绝对值、均方根等时域特征,采用主成分分析（PCA）法对提取的时域特征进行降维操作,再将其作为分类器的输入进行人体活动分类。基于公开的DaLiAc数据集的实验结果表明,所提方法对13种不同人体活动的识别准确率达96.6%。

文章关键词:

论文DOI:10.16667/j.issn.2095-1302.2021.12.010

论文分类号:TP391.41;TP183

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