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發(fā)布時間：2023-02-19 18:30:06 作者：學術(shù)小編 來源：m.1888yd.cn
異常行為識別在醫(yī)療健康和其他相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)引起了很大的關(guān)注，特別是對老年人的身心健康，墜落事故的高風險，它導致的疾病已經(jīng)引起越來越多的關(guān)注。 目前，本文開發(fā)的基于墜落檢測技術(shù)的設(shè)備可以有效實時地監(jiān)控墜落事件的發(fā)生，并幫助受傷人員接受急救。 然而，對于墜落檢測和監(jiān)控，傳統(tǒng)方法的內(nèi)置分類器盡管可以達到一個相對高的檢測正確率，但是其誤報率過高，進一步地，由于異常行為的傳感器數(shù)據(jù)在真實應(yīng)用中很稀少，這種方法必須面對這種不平衡問題。
監(jiān)督學習的異常檢測方法依靠將數(shù)據(jù)分類，而非監(jiān)督技術(shù)希望對數(shù)據(jù)進行解釋與理解。 多分類異常檢測技術(shù)基本思路為訓練一個多分類器用于區(qū)分正常及異常多類樣本。 模型分類兩部分，特征提取網(wǎng)絡(luò)及分類網(wǎng)絡(luò)。
異常檢測 (Outlier Detection),顧名思義,是識別與正常數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù),與預(yù)期 行為 差異大的數(shù)據(jù)。 通俗的來說,就是發(fā)現(xiàn)與大部分對象不同的對象,也就是離群點,一般規(guī)定數(shù)據(jù)具有“正常”模型,而 異常 被認為是與這個正常模型的偏差。 在實際應(yīng)...
