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行為識別模型

2.1 數(shù)據(jù)處理流程

本文根據(jù)內(nèi)嵌在智能設(shè)備中的三軸加速度計(jì)實(shí)時(shí)采集人體日常行為加速度信號，從中提取出常用時(shí)域特征，生成特征數(shù)據(jù)集T后，劃分為訓(xùn)練集X和測試集Y。根據(jù)訓(xùn)練集X訓(xùn)練出k個(gè)基分類器，并用測試集對各基分類器進(jìn)行測試。測試結(jié)果經(jīng)融合器處理后，得到最終的行為識別結(jié)果（圖1）。

2.2 基分類器

基分類器的生成主要有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹、支持向量機(jī)、Bayes準(zhǔn)則等方法，基分類器的性能對行為識別有重要影響。本文選用決策樹算法和支持向量機(jī)來訓(xùn)練基分類器。

2.3 融合算法

集成學(xué)習(xí)的思路是在對未知的實(shí)例進(jìn)行識別時(shí)，把若干個(gè)基分類器的行為識別結(jié)果通過某種規(guī)則進(jìn)行融合，確定最終識別結(jié)果，以取得比單個(gè)分類器更好的識別效果。本文采用多數(shù)投票法作為融合算法（如圖2所示），所構(gòu)建的行為識別模型如圖3所示。