论文部分内容阅读
针对人体活动识别问题与其在实际情况中的应用,综合考量卷积神经网络与作为循环神经网络变体的门控循环单元,设计能自动提取传感器数据特征和记忆时序性活动数据的CNN-GRU混合神经网络模型,并予以改良。使用该模型在公开的数据集上进行实验,较其他的模型效果更加理想。在人体活动识别的处理中,CNN-GRU模型能达到预期的高准确率。在数据集时序性依赖较强的情况下,CNN-GRU模型能拥有更好的准确度和稳定性。