【摘 要】
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针对Wi-Fi信号的行为感知研究中传统机器学习方法特征提取困难、深度学习方法特征提取方式单一,导致特征提取不充分、识别准确率不高等问题,提出融合注意力机制的人体行为识别混合神经网络模型AHNNet。在对信道状态信息影响因子分析的基础上,使用信道状态信息的振幅数据作为行为识别的基础数据;采用时间滑窗将长时间人体活动序列分割为短时间序列,构建样本数据,克服全局人体行为数据非实时、长度不固定的缺点;通过
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,郑州大学软件学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61972092)。
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针对Wi-Fi信号的行为感知研究中传统机器学习方法特征提取困难、深度学习方法特征提取方式单一,导致特征提取不充分、识别准确率不高等问题,提出融合注意力机制的人体行为识别混合神经网络模型AHNNet。在对信道状态信息影响因子分析的基础上,使用信道状态信息的振幅数据作为行为识别的基础数据;采用时间滑窗将长时间人体活动序列分割为短时间序列,构建样本数据,克服全局人体行为数据非实时、长度不固定的缺点;通过双向循环门控网络和时序卷积网络并行提取输入数据特征,充分挖掘数据潜在特征之间的关系;在双向循环门控网络中
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