基于改進(jìn)Transformer-BiLSTM的人體活動識別模型

摘要： 針對可穿戴傳感器采集的時(shí)間序列往往具有維度高、噪聲大等缺點(diǎn)導(dǎo)致活動識別方法準(zhǔn)確率下降的問題，提出了基于改進(jìn)Transformer-BiLSTM的人體活動識別模型。模型采用了Transformer編碼器在處理長距離依賴和并行化計(jì)算方面的優(yōu)勢來提高序列特征提取的效率；隨后將特征傳遞給添加了跳躍殘差連接的雙向長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，兩次殘差連接代替大量卷積層的同時(shí)保留了有效信息；提出了一種集... （共8頁）