《表4 特征工程对识别准确率和效率的影响》

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《基于无线体域网的在线人体活动识别》

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在移动端，在线提取SF和MF特征，并通过训练好的朴素贝叶斯（以NB表示）模型在线分类，分别得到对应的耗时和准确率．CF仅在服务器端（CPU配置为Intel(R）Core（TM）i7-7740x)提取并计算耗时．此外，在服务器端分别训练两个DeepCIL模型，一个遵照前文设计的网络参数（DeepCIL-1），另一个将所有隐藏层的节点数减半（DeepCIL-2），然后将两个模型部署到移动端，并计算推理耗时和准确率．结果如表4所示．