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本发明公开一种基于机器学习的人类活动分类识别方法及系统，包括步骤一、建立数据集，步骤二、对数据集中的惯导数据进行预处理并完成数据集标注，步骤三、建立基于机器学习的人类运动多分类模型，步骤四、使用标注完成的数据集训练人类运动多分类模型，步骤五、通过训练好的人类运动分类模型对进行识别并获得识别结果；本发明使用智能手机作为人类运动信息采集的传感器，使用极为方便，并且能为活动监测提供长期解决方案，且基于lightGBM的人类运动多分类模型具有训练效果好、不易过拟合还可以处理海量数据的优点，同时本发明构建
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113065612 A
(43)申请公布日 2021.07.02
(21)申请号 202110541923.8
(22)申请日 2021.05.18
(71)申请人 西京学院
地址 71
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