TY -日记账A2 -史,Guolong AU - Tan,范AU -谢,小青PY - 2021 DA - 2021/09/07 TI -运动员的肢体运动识别技术相结合的基础上,集成学习算法SP - 3057557六世- 2021 AB -基于惯性传感器的人体运动识别模式识别领域的一个新的研究方向。它进行预处理、特征选择和特征选择通过将人体惯性传感器表面的。最后,它主要分类和人类行为的识别提取的特征。有很多种摇摆在乒乓球运动。准确地识别这些运动模式摇摆运动分析具有重要意义。随着人工智能技术的发展,人体运动识别近年来取得了很多突破,从机器学习深度学习,可穿戴传感器视觉传感器。然而,没有多少工作为乒乓球运动识别,和方法仍主要是集成到传统的机器学习领域。因此,本文使用了一个加速度传感器作为一个乒乓球运动记录装置阀瓣和探讨了四种常见的摇摆运动的三轴加速度数据。传统的机器学习算法(决策树,随机森林的树,和支持向量)用于分类摇摆运动,基于集成的概念和分类算法设计。实验结果表明,本文中所开发的集成学习算法比传统的机器学习算法,和平均识别精度为91%。 SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2021/3057557 DO - 10.1155/2021/3057557 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -