本文關(guān)鍵詞：基于可穿戴設(shè)備的日�；顒�(dòng)模式挖掘

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【摘要】：人體運(yùn)動(dòng)的挖掘與識(shí)別是可穿戴技術(shù)和普適計(jì)算的熱門領(lǐng)域。主流的人體運(yùn)動(dòng)計(jì)算方法通過離線機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)對(duì)人體運(yùn)動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè)。而個(gè)性化的識(shí)別對(duì)原來的學(xué)習(xí)模式提出了新的挑戰(zhàn),如用戶的活動(dòng)類型不一定出現(xiàn)在離線的訓(xùn)練集中。這一問題在日�；顒�(dòng)模式(Activities of Daily Living)領(lǐng)域尤其凸顯,因?yàn)椴煌殬I(yè)的人群的日�；顒�(dòng)截然不同,這需要系統(tǒng)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與挖掘不在離線詞匯表中的活動(dòng)類型,尤其是那些占據(jù)了大部分時(shí)間的活動(dòng)類型。本文提出了從可穿戴設(shè)備的加速度數(shù)據(jù)中無監(jiān)督地發(fā)現(xiàn)與挖掘日�；顒�(dòng)模式的算法,挖掘數(shù)據(jù)中頻繁出現(xiàn)的活動(dòng)模式,并為每種活動(dòng)模式進(jìn)行建模。與經(jīng)典的聚類算法不同的是,本文的挖掘算法(1)發(fā)現(xiàn)的活動(dòng)類別的數(shù)量可以動(dòng)態(tài)計(jì)算而得,自適應(yīng)于數(shù)據(jù);(2)為每種發(fā)現(xiàn)的活動(dòng)類型建立的匿名分類器,命名后可復(fù)用;(3)可以對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)地挖掘,包括識(shí)別已有的活動(dòng)類型以及發(fā)現(xiàn)新的活動(dòng)類型。論文的主要工作和研究成果包括:(1)設(shè)計(jì)了一套結(jié)合活動(dòng)分段和聚類的日�；顒�(dòng)挖掘算法框架,該算法框架可動(dòng)態(tài)計(jì)算活動(dòng)模式的數(shù)量,并可持續(xù)進(jìn)行新活動(dòng)類型的發(fā)現(xiàn)和挖掘。(2)提出了基于主題分布穩(wěn)定性的加速度流分段方法,該方法可以有效地提取每種活動(dòng)類型的原型數(shù)據(jù),每個(gè)片段中的多個(gè)樣本同屬于一種活動(dòng)。該方法基于主題分布穩(wěn)定性進(jìn)行分段,有效地將活動(dòng)原型個(gè)數(shù)和主題個(gè)數(shù)解耦合,使得挖掘到的活動(dòng)原型個(gè)數(shù)可動(dòng)態(tài)計(jì)算。(3)提出了一種通過分段結(jié)果獲得訓(xùn)練樣本(包括樣本和標(biāo)簽)的采樣方法,該方法可以為動(dòng)作原型采集數(shù)量合理并具有一定多樣性的訓(xùn)練樣本集。(4)提出了迭代挖掘的方法和以可復(fù)用的分類器表達(dá)聚類結(jié)果的思想,實(shí)現(xiàn)了新活動(dòng)的持續(xù)發(fā)現(xiàn)。(5)本文的算法在Ubicomp08和PAMAP2公開數(shù)據(jù)集上做了實(shí)驗(yàn)與算法驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)表明本算法有良好的日�；顒�(dòng)發(fā)現(xiàn)與挖掘能力。其中,在Ubicomp08數(shù)據(jù)集共發(fā)現(xiàn)了13種日�；顒�(dòng)模式,覆蓋了88%的數(shù)據(jù),達(dá)到了82%的靈敏度以及80%的聚類準(zhǔn)確性。在PAMAP2的數(shù)據(jù)集上,共發(fā)現(xiàn)了17種日�；顒�(dòng)模式,覆蓋率67%的數(shù)據(jù),達(dá)到了92%的靈敏度以及91%的聚類準(zhǔn)確性。另外,算法習(xí)得的匿名分類器在命名后,對(duì)未知數(shù)據(jù)的識(shí)別率也可達(dá)到71%的靈敏度以及84%的準(zhǔn)確率。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP368.33;TP311.13

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4 王U，

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