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發(fā)布時(shí)間：2022-03-28 21:00:28 作者：學(xué)術(shù)小編 來源：m.1888yd.cn
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二、本文的研究主要針對(duì)環(huán)境智能中的兩個(gè)研究重點(diǎn):行為識(shí)別和目標(biāo)定位。對(duì)于行為識(shí)別,介紹了基于環(huán)境變量的行為識(shí)別、人物交互式行為識(shí)別和穿戴式行為識(shí)別三種方法,并著重分析了穿戴式行為識(shí)別方法。穿戴式行為識(shí)別方法常采用監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,但該方法不具有異常檢測(cè)能力和擴(kuò)展學(xué)習(xí)能力。本文引入一類分類算法,利用組合高斯一類分類模型來判斷行為是否是已知的。對(duì)于已知行為,采用加權(quán)支持向量機(jī)分類算法來識(shí)別其行為類別;對(duì)于未知行為,在分段算法的基礎(chǔ)上,提取新行為的樣本加入到識(shí)別系統(tǒng)中,擴(kuò)展系統(tǒng)的識(shí)別能力。
三、移動(dòng)代理串行訪問各個(gè)節(jié)點(diǎn),累積計(jì)算結(jié)果。與集中式分類算法相比較,基于移動(dòng)代理的分布式分類算法可以減小帶寬需求,平衡各個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的計(jì)算、存儲(chǔ)和能量消耗。
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