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行為識別模型

2.1 數(shù)據(jù)處理流程

本文根據(jù)內嵌在智能設備中的三軸加速度計實時采集人體日常行為加速度信號，從中提取出常用時域特征，生成特征數(shù)據(jù)集T后，劃分為訓練集X和測試集Y。根據(jù)訓練集X訓練出k個基分類器，并用測試集對各基分類器進行測試。測試結果經(jīng)融合器處理后，得到最終的行為識別結果（圖1）。

2.2 基分類器

基分類器的生成主要有神經(jīng)網(wǎng)絡、決策樹、支持向量機、Bayes準則等方法，基分類器的性能對行為識別有重要影響。本文選用決策樹算法和支持向量機來訓練基分類器。

2.3 融合算法

集成學習的思路是在對未知的實例進行識別時，把若干個基分類器的行為識別結果通過某種規(guī)則進行融合，確定最終識別結果，以取得比單個分類器更好的識別效果。本文采用多數(shù)投票法作為融合算法（如圖2所示），所構建的行為識別模型如圖3所示。