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基于深度学习的虚拟惯性测量组件构建方法
基于深度学习的虚拟惯性测量组件构建方法
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摘要
摘要:针对足部微惯性行人导航系统故障或超范围的问题,本文研究了一种基于机器学习的行人步态识别和稳健自主定位方法。该方法使用支持向量机算法模型来识别行人的许多常见步行类型,根据不同的步行类型,构建不同的卷积-长短期记忆(VGG-LSTM)深层混合神经网络模型,在实时生成虚拟惯性测量组件的同时,降低VGG-LSTM神经网络模型的复杂性。
DOI
ojn76nrg4r/5985685
作者
古翠红
秦寒梅
刘富强
范耀扬
机构地区
山东协和学院 山东济南 250107
出处
《时代教育》
2022年4期
关键词
支持向量机
神经网络模型
虚拟惯性测量组件
分类
[文化科学][教育学]
出版日期
2022年06月10日(中国期刊网平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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来源期刊
时代教育
2022年4期
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