【摘 要】
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活动识别和预测是环境辅助生活系统的重要基础手段之一.基于无线传感网络的智能环境中,区别于传统的基于统计信息的特征提取方式,本文提出一种时空联合的信息素特征矩阵表征
【机 构】
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中山大学电子与信息工程学院,广州511400中山大学数据科学与计算机学院,511400
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活动识别和预测是环境辅助生活系统的重要基础手段之一.基于无线传感网络的智能环境中,区别于传统的基于统计信息的特征提取方式,本文提出一种时空联合的信息素特征矩阵表征日常活动.该方法充分利用采集活动信息,利用信息素累积和挥发特性,构造时间权值函数.并提取活动单元的统计特征向量,作为对比变量.选择多种经典分类算法对不同形式的特征输入训练建模并识别活动,如NN,SVM,DT等.实验结果表明,该特征提取方法有效的提高活动识别率.
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