【摘 要】
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基于非嵌入式传感器数据的行为识别对家居设备控制、异常行为监测非常重要,是智能空间环境下行为识别的研究热点,不仅利于隐私保护而且能长期积累数据满足个体行为偏好。针对
【机 构】
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航天神舟智慧系统技术有限公司,北京交通大学,中国航空油料集团有限公司
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基于非嵌入式传感器数据的行为识别对家居设备控制、异常行为监测非常重要,是智能空间环境下行为识别的研究热点,不仅利于隐私保护而且能长期积累数据满足个体行为偏好。针对传感器数据序列中行为边界标识,并依次改善在线行为识别效果的问题,基于行为突变点检测思想识别连续行为的相似度程度,使用KL散度实现突变点检测,针对突变点检测阈值的选择问题,使用遗传算法对其进行自动设置。使用RF、QSVM、加权K近邻(Weighted KNN,wKNN)、DT算法实验验证突变点时域特征能够有效提高在线行为识别能力,证明了本文方法的有
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