37、基于LSTM的人体物理活动卡路里消耗计算器

基于LSTM的人体物理活动卡路里消耗计算器

在当今科技飞速发展的时代，利用智能手机传感器和机器学习算法来监测和分析人体活动成为了一个热门的研究领域。本文将介绍如何使用长短期记忆网络（LSTM）来构建一个人体物理活动卡路里消耗计算器。

1. 相关研究概述

在探讨具体的卡路里消耗计算器之前，先来了解一些相关的研究。
- 人机对话差异分析 ：有研究分析了人类与聊天机器人对话的差异，发现一些开放聊天网络中存在机器人滥用人类的情况，并且机器人会通过这些网络传播垃圾邮件和恶意软件。
- 人体活动分类研究 ：
- 有研究使用人体上的传感器收集数据，将日常人类活动分为静止、轻度移动、剧烈移动和异常活动四类，并使用支持向量机和决策树技术进行分类，不同活动的分类准确率有所不同。
- 还有研究分析了不同的分类技术，如卷积神经网络（CNN）、随机森林和支持向量机，使用智能手机加速度计计算的6种常规人类活动数据集进行实验，结果表明CNN的准确率最高。
- 另外，有研究使用各种基准数据集来识别人类活动，选择了基于机器学习和深度学习的解决方案，并解释了数据收集、预处理和数据库结构，对于成像的感官信号使用卷积神经网络，对于原始感官数据使用CNN、LSTM和混合模型。
- 基础代谢率计算 ：Harris和Benedict通过一系列实验和观察，简要说明了计算基础代谢率（BMR）的方程；Mifflin提出了一个新的方程来预测健康个体的BMR，并对Harris和Benedict的方程进行了改进。

2. 方法流程

2.1 流