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針對現(xiàn)有人體行為識別系統(tǒng)識別精度不高，且不便于日常使用的缺點(diǎn)，提出了一種用于智能手表的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法。采用基于PCA 的特征提取方法對Apple Watch 智能手表采集到的三軸加速度數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取，結(jié)合動量-自適應(yīng)學(xué)習(xí)率BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法有效識別出了行走、慢跑、上樓梯、下樓梯四種行為，識別準(zhǔn)確率達(dá)到82.36%。與樸素貝葉斯算法和決策樹分類算法進(jìn)行對比實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示基于PCA 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類算法進(jìn)行人體行為識別準(zhǔn)確率更高。
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