發(fā)布時(shí)間：2018-06-05 10:34

  本文選題：活動(dòng)識(shí)別 + 半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)(SS-ELM)�。� 參考：《高技術(shù)通訊》2017年03期

【摘要】：基于對(duì)現(xiàn)有Android手機(jī)活動(dòng)識(shí)別技術(shù)的分析,針對(duì)從不完全、不充分的移動(dòng)傳感器數(shù)據(jù)中推斷人體活動(dòng)的難題,將能根據(jù)無(wú)標(biāo)簽樣本提高識(shí)別預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性和速度的半監(jiān)督(SS)學(xué)習(xí)和體現(xiàn)模式分類(lèi)回歸的有效學(xué)習(xí)機(jī)制的極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)相結(jié)合給出了解決Android手機(jī)平臺(tái)的人體活動(dòng)識(shí)別問(wèn)題的半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)(SS-ELM)方法,并進(jìn)一步提出了主成分分析(PCA)和半監(jiān)督極限學(xué)習(xí)機(jī)(SS-ELM)結(jié)合的PCA+SS-ELM新方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法對(duì)人體活動(dòng)的識(shí)別正確率能達(dá)到95%,優(yōu)于最近提出的混合專(zhuān)家半監(jiān)督模型的正確率,從而驗(yàn)證了該新方法是可行性。
[Abstract]:Based on the analysis of the existing Android mobile phone activity recognition technology, aiming at the problem of inferring human activity from incomplete and insufficient mobile sensor data, Combined with semi-supervised SSSS learning which can improve the accuracy and speed of recognition and prediction based on unlabeled samples, and the extreme learning machine (ELM), which embodies the effective learning mechanism of pattern classification and regression, the human body activity recognition of Android mobile phone platform is presented. The semi-supervised extreme learning machine (SS-ELM) method for other problems, Furthermore, a new PCA SS-ELM method combining principal component analysis (PCA) with semi-supervised extreme learning machine (SS-ELM) is proposed. The experimental results show that the accuracy rate of this method is 95%, which is better than that of the semi-supervised hybrid expert model, which verifies the feasibility of the new method.
【作者單位】： 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61273019,61473339) 河北自然科學(xué)基金(F2013203368) 河北省青年拔尖人才支持計(jì)劃([2013]17) 河北省博士后專(zhuān)項(xiàng)(B2014010005) 中國(guó)博士后科學(xué)基金(2014M561202)資助項(xiàng)目
【分類(lèi)號(hào)】：TP181

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9 ;ZTE and Three Release Android ，

本文編號(hào)：1981682