作者：曹浩哲,张鹏,卢暾,顾寒苏,顾宁 单位：华东计算机技术研究所;上海计算机学会 出版：《计算机工程》2019年第02期 页数：6页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJC2019020010 DOC编号：DOCJSJC2019020019 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《无监督特征学习的人体活动识别》PDF+DOC2015年第05期 史殿习,李勇谋,丁博 《针对人体行为隐式识别的传感器节点部署优化》PDF+DOC2017年第14期 胡庭进,刘进军,张永,吴玺 《基于特征融合的人体运动识别》PDF+DOC2019年第06期 连西静,崔升 《CNN多位置穿戴式传感器人体活动识别》PDF+DOC 邓诗卓,王波涛,杨传贵,王国仁 《基于深度信念网络的高维传感器数据异常检测算法》PDF+DOC2019年第06期 金鹏,夏晓峰,乔焰,崔信红 《基于注意力模型的多传感器人类活动识别》PDF+DOC2019年第06期 王金甲,周雅倩,郝智 《基于单个三轴加速度计的人体行为识别研究》PDF+DOC2019年第02期 张宇,郭达,高志勇,周大海 《基于深度卷积网络的多传感器信号故障诊断方法研究》PDF+DOC2018年第01期 吴魁,王仙勇,孙洁,黄玉龙 《机器人触觉矩阵及其对物体特征的辨识》PDF+DOC1986年第04期 吕林,田茂,周创世,夏凯,李鹤轩 《智能手机传感器的人体行为识别技术》PDF+DOC2020年第01期 艾达,王倩,樊炜鑫,郝瑞,刘颖

    • 针对传统的用户活动识别建模方法在实时性要求下精度较低的缺点，提出一种改进的实时用户活动识别建模方法。利用已标注的传感器事件流数据建立传感器触发概率矩阵，并计算出传感器距离，作为建模的先验知识，在后续建模过程中赋予每个传感器事件不同的权重。根据传感器距离的内在含义判断活动转移发生的位置，通过概率矩阵推测上次活动作为新的特征维度来建模当前活动。在Aruba、Tulum2010和HH106 3个公开数据集上的实验结果表明，与SWMI、SWMIex等方法相比，该建模方法在精度和F1 2个指标上最大提升可超过10%。

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