作者：赵婉婉,任静,刘燕南,武东辉,余凯 单位：郑州轻工业大学 出版：《轻工学报》2019年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZZQB2019030110 DOC编号：DOCZZQB2019030119 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《多核SVM对传感器动态建模的研究》PDF+DOC2013年第01期 吴延增,张政国,刘旭宁 《支持向量机动态多分类方法》PDF+DOC2017年第02期 房汉鸣,税爱社,汪辉,宗福兴 《基于支持向量机的多传感器信息融合算法》PDF+DOC2006年第06期 陶秀凤,周鸣争 《基于SVM的机器人工件识别》PDF+DOC2005年第02期 龙晓林,蒋静坪 《基于核函数的雷达一维距离像目标识别》PDF+DOC2005年第03期 孟继成,杨万麟 《基于支持向量机的随钻测量》PDF+DOC2012年第09期 胡小林,肖玉清,王宇 《回归型支持向量机在发动机参数测量分析中的应用》PDF+DOC2010年第07期 王永华,孙涛,蒋科艺,王秀霞 《基于最小二乘支持向量机的瓦斯传感器非线性校正》PDF+DOC2009年第05期 刘瑞芳,梅孝安 《基于PSO-SVM的传感器非线性动态补偿及LabVIEW实现》PDF+DOC2013年第09期 张霞,陈保利 《基于SVM的多传感器信息融合》PDF+DOC2013年第03期 孙颖,刘玉满,龚稳

    • 针对传统的跌倒检测模型实时性低、误报率高的问题，提出AdaBoost多核支持向量机模型(ADB-MKSVM)，用于对跌倒动作进行检测识别.该模型基于改进的AdaBoost模型框架，将多核支持向量机作为基分类器，并集合这些基分类器构成一个更强的最终分类器；依据人体动作数据分布和每次训练集中各样本的分类是否正确，以及上次的总体分类准确率，来确定每个样本的权值，采用权重动态分配的方法提高跌倒动作的识别率.测试结果表明，该模型具有良好的分类性能，且传感器绑于腰部位置可有效提高跌倒动作的检测效果，其准确率为99. 33%，跌倒检出率为63. 6%，跌倒检测错误率为1. 62%。

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