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上传时间: 2021-01-14
详细说明：通过迁移深度神经网络在图像识别方面的经验，提出了一种基于Inception神经网络和循环神经网络结合的深度学习模型（InnoHAR），该模型端对端地输入多通道传感器的波形数据，利用 1×1 卷积对多通道数据的有机组合，不同尺度的卷积提取不同尺度的波形特征，最大池化过滤微小扰动造成的假阳性，结合时间特征提取（GRU）为时序特征建模，充分利用数据特征完成分类任务。相比已知最优的神经网络模型，在识别准确度上有近 3%的提升，达到了state-of-the-art的水平，同时可以保证低功耗嵌入式平台的实时预测，且在网络结构组成上更加丰富，具有更大的潜力和挖掘空间。
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