非平稳BERT：探索增强的IMU数据以实现鲁棒的人体活动识别

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了移动设备上用户特定人体活动识别的需求，提出了一种名为非平稳BERT的新型轻量级网络，结合了两阶段训练方法和数据增强策略。研究结果显示，该网络在多项活动识别数据集上取得了领先的性能，表明数据增强方法具有广泛的适用性。

研究提出了一种新型神经网络架构Kolmogorov-Arnold Networks（KANs），用于传感器人体活动识别的特征提取。KANs通过B样条实现非线性计算，学习样条参数而非权重。在四个公共数据集上的测试显示，KAN特征提取器优于传统CNN，且参数更高效。

B样条 KANs bert 人体活动识别 特征提取 神经网络
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