使用递归神经网络RNN LSTM和智能手机上的Tensorflow进行人类活动识别:这是我的硕士项目我使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集来构建机

在智能手机上使用递归神经网络(RNN),LSTM和Tensorflow进行人类活动识别 这是我硕士课程的项目,其中涉及使用无线传感器数据挖掘实验室(WISDM)的数据集为端到端系统构建机器学习模型,以使用智能手机加速度计,Tensorflow框架,递归神经网络预测人类的基本活动网络和多个长期短期存储单元(LSTM)堆栈,用于构建具有隐藏单元的深度网络。 训练模型后,将其保存并导出到android应用程序,并使用模型作为概念验证和UI界面进行预测,以使用文本语音API讲出结果。 处理: 清理并合并数据 根据模型要求,通过将每个序列活动的固定长度序列(200个)作为训练数据来进行数据预处理,以