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基于智能手表的人体行为识别研究（PCA提取方法）

消耗积分:0 | 格式:rar | 大小:1.32 MB | 2017-10-30

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　　针对现有人体行为识别系统识别精度不高，且不便于日常使用的缺点，提出了一种用于智能手表的神经网络分类算法。采用基于PCA 的特征提取方法对Apple Watch 智能手表采集到的三轴加速度数据进行特征提取，结合动量-自适应学习率BP神经网络分类算法有效识别出了行走、慢跑、上楼梯、下楼梯四种行为，识别准确率达到82.36%。与朴素贝叶斯算法和决策树分类算法进行对比实验，结果显示基于PCA 的神经网络分类算法进行人体行为识别准确率更高。

基于智能手表的人体行为识别研究（PCA提取方法）

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