电子设计工程
電子設計工程
전자설계공정
ELECTRONIC DESIGN ENGINEERING
2014年
5期
41-43,46
,共4页
智能家%径向基函数神经网络%人类活动识别%特征选择
智能傢%徑嚮基函數神經網絡%人類活動識彆%特徵選擇
지능가%경향기함수신경망락%인류활동식별%특정선택
smart home%rbf neural network%human activitivies%feature selection
为了实现对智能家居中人类日常生活活动(ADLS)的识别,将使用径向基函数RBF神经网络来进行人类活动的识别.并使用志愿者在智能家居试验台执行活动搜集到的数据对算法的准确率进行评估.实验结果表明,选择合适的特征量和参数,相比于隐含马尔科夫模型径向基函数神经网络人类活动的识别方面显示了较高的准确率.
為瞭實現對智能傢居中人類日常生活活動(ADLS)的識彆,將使用徑嚮基函數RBF神經網絡來進行人類活動的識彆.併使用誌願者在智能傢居試驗檯執行活動搜集到的數據對算法的準確率進行評估.實驗結果錶明,選擇閤適的特徵量和參數,相比于隱含馬爾科伕模型徑嚮基函數神經網絡人類活動的識彆方麵顯示瞭較高的準確率.
위료실현대지능가거중인류일상생활활동(ADLS)적식별,장사용경향기함수RBF신경망락래진행인류활동적식별.병사용지원자재지능가거시험태집행활동수집도적수거대산법적준학솔진행평고.실험결과표명,선택합괄적특정량화삼수,상비우은함마이과부모형경향기함수신경망락인류활동적식별방면현시료교고적준학솔.
