作者：王嘉强,范延滨 单位：青岛大学 出版：《青岛大学学报(工程技术版)》2018年第04期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFQDDX2018040070 DOC编号：DOCQDDX2018040079 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 针对人体情景识别问题，本文提出了一种以多模态传感器数据为特征的多标签分类问题解决方案。以z-score实现传感器数据的标准化，根据时序相邻原则及多元线性回归，实现对缺失数据的填充，利用情景标签间的互斥和依赖关系过滤无效标签，通过LSTM模型实现从传感器数据到标签的非线性映射，同时在损失函数中引入代价矩阵，解决标签数据不平衡问题。与之前建立的模型相比，LSTM模型具有长期记忆的特性，并在原数据集上分别考察了模型的精度、召回率、特异度及均衡精度，各项识别指标较前人模型有明显提升。研究结果表明，LSTM模型利用记录间的时序信息提高了识别性能，具有广泛适用性。该研究揭示了时序关系在人体情景识别中的重要性，为进一步提升识别性能指明了方向。

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