基于環(huán)境傳感器的智能家居活動識別與行為習慣分析.pdf

1、健康智能家居(Health Smart Home，HSH)是一種新興的遠程醫(yī)療手段，它能輔助老齡人安全獨立的生活，并減少由于人口老齡化引起的醫(yī)療資源匱乏問題?；顒幼R別與行為分析是健康智能家居監(jiān)護的核心與目的。然而，目前的研究普遍存在傳感器采集時長偏短，特征方法較少，小概率事件（活動）識別率偏低等問題。此外，大多數(shù)研究偏重于活動識別的研究，而忽略了行為習慣的分析。
　　本文試圖提出基于時間段編碼后的混合特征方法，在確定數(shù)據離散化參數(shù)

2、后，將每日時間段經格雷編碼后與其他特征方法混合，豐富特征信息，以提高分類結果的準確性。研究中試圖針對當前數(shù)據驗證方法可能存在的問題，采用新的數(shù)據驗證方法，以提高分類結果的準確率。最后，文中試圖分析用戶的行為習慣，通過關聯(lián)變量的統(tǒng)計分析，理解用戶的行為，并利用FP-Growth算法挖掘用戶活動間的關聯(lián)。
　　仿真結果表明，研究提出的基于時間段編碼的混合特征方法，相比常用特征方法，識別率更好。文中采用的5-折交叉驗證方法，與留一法比較