本文關(guān)鍵詞：面向智能環(huán)境的活動模式知識獲取研究及應(yīng)用開發(fā)

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【摘要】：隨著人們對于生活舒適度和健康監(jiān)測的關(guān)注度的提高,依托于無線傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的智能環(huán)境正在得到逐步深入的研究和日益廣泛的應(yīng)用,其興起使得通過智能環(huán)境對老年人,小孩,病人等人群進行自動看護已成為可能�；顒幼R別作為智能環(huán)境部署和實施的重要基礎(chǔ),其實現(xiàn)需要以活動模式知識作為指導(dǎo)。然而現(xiàn)階段的活動模式獲取方法主要面臨兩方面問題,一是活動模式的空間適應(yīng)性問題;二是活動模式獲取的時間消耗問題。這兩方面的問題影響到智能環(huán)境的部署和實施效率,增大了智能環(huán)境的部署和實施成本,這也是現(xiàn)階段智能環(huán)境難以大范圍普及的重要原因之一。因此,快速且有效地獲取適應(yīng)于當前智能環(huán)境的活動模式知識是智能環(huán)境研究中急需解決的問題之一。本文在面向智能環(huán)境的活動模式獲取方法研究方面的主要工作包括以下幾個部分:1)研究已有的活動數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)及活動模式獲取方法,在此基礎(chǔ)上總結(jié)各活動模式學(xué)習(xí)方法的特點,并結(jié)合快速有效獲取活動模式的目標,指出遷移學(xué)習(xí)方法是一種理想的活動模式獲取途徑。2)針對活動的時間特性和空間特性,本文建立了能夠支撐活動模式有效遷移的活動模型。為滿足活動模式的遷移學(xué)習(xí)需要,對活動信息進行了預(yù)處理:考慮到不同類型節(jié)點對活動的影響程度不同,引入了節(jié)點影響度的定義,對活動軌跡進行加權(quán)化處理;考慮到時間信息的模糊性,采用三角隸屬度函數(shù)對觸發(fā)持續(xù)時間進行模糊化處理。3)針對活動模式遷移學(xué)習(xí),本文設(shè)計了活動軌跡映射算法和觸發(fā)持續(xù)時間遷移算法,共同構(gòu)成了能夠有效地將活動模式進行遷移的算法框架。利用智能環(huán)境仿真平臺和Matlab進行了仿真實驗,驗證了本文遷移學(xué)習(xí)算法框架的可行性和有效性。4)考慮到活動信息表示方法的不唯一性,本文采用集合化的形式重新定義活動模型,在此基礎(chǔ)上提出了基于集合化信息的活動模式遷移學(xué)習(xí)框架。5)為解決智能環(huán)境實驗不易實際開展的問題,本文設(shè)計并開發(fā)了智能環(huán)境仿真平臺Smart Environment Simulator Tool,實現(xiàn)了活動監(jiān)測功能、活動仿真功能和活動模式模擬數(shù)據(jù)獲取功能,為智能環(huán)境相關(guān)實驗提供了更為豐富的實驗平臺。
【關(guān)鍵詞】：智能環(huán)境 活動模式 遷移學(xué)習(xí) 集合化信息 智能環(huán)境仿真平臺
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP212.9;TN929.5;TP391.9
【目錄】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 緒論8-14
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意義9-10
• 1.2 智能環(huán)境概述10-12
• 1.3 論文的主要貢獻12
• 1.4 論文的主要內(nèi)容和章節(jié)安排12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 2 支撐智能環(huán)境智能化的知識概述14-19
• 2.1 面向智能環(huán)境的活動模式知識簡介14-15
• 2.1.1 活動模式的定義14-15
• 2.1.2 活動模式知識在活動識別中的應(yīng)用15
• 2.2 活動模式知識獲取領(lǐng)域研究現(xiàn)狀15-16
• 2.2.1 基于頻繁模式挖掘的活動模式獲取及活動識別16
• 2.2.2 基于預(yù)測的活動模式獲取及活動識別16
• 2.3 遷移學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀16-18
• 2.4 本文算法結(jié)構(gòu)18
• 2.5 本章小結(jié)18-19
• 3 基于時序信息的活動模式遷移學(xué)習(xí)框架19-41
• 3.1 活動描述19-21
• 3.1.1 活動模型19-20
• 3.1.2 活動模式20-21
• 3.2 活動信息預(yù)處理21-23
• 3.2.1 活動軌跡的加權(quán)21-22
• 3.2.2 觸發(fā)持續(xù)時間的模糊化22-23
• 3.3 遷移學(xué)習(xí)算法的設(shè)計23-31
• 3.3.1 遷移學(xué)習(xí)算法的主要思想和相關(guān)定義23-25
• 3.3.2 備選軌跡集生成算法25-27
• 3.3.3 活動軌跡映射算法27-29
• 3.3.4 觸發(fā)持續(xù)時間遷移算法29-31
• 3.3.5 活動標簽的遷移31
• 3.4 實驗仿真31-40
• 3.4.1 實驗參數(shù)設(shè)計32-35
• 3.4.2 活動模式的遷移35-36
• 3.4.3 新活動的識別36-40
• 3.5 本章小結(jié)40-41
• 4 基于集合化信息的活動模式遷移學(xué)習(xí)框架41-51
• 4.1 基于集合化信息的活動模型42
• 4.2 基于集合化信息的活動模式遷移策略42-43
• 4.3 基于集合化信息的活動模式遷移學(xué)習(xí)算法設(shè)計43-49
• 4.3.1 可觸發(fā)節(jié)點集合生成算法43-47
• 4.3.2 節(jié)點集合映射算法47-48
• 4.3.3 觸發(fā)持續(xù)時間遷移算法48-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 5 智能環(huán)境仿真平臺開發(fā)51-62
• 5.1 智能環(huán)境仿真平臺設(shè)計51-56
• 5.1.1 UI區(qū)域52-53
• 5.1.2 活動監(jiān)測模塊53-54
• 5.1.3 活動仿真模塊54
• 5.1.4 活動模式數(shù)據(jù)獲取模塊54-55
• 5.1.5 共享信息55-56
• 5.2 智能環(huán)境仿真平臺的開發(fā)實現(xiàn)56-61
• 5.2.1 活動監(jiān)測模塊的開發(fā)實現(xiàn)56-57
• 5.2.2 活動仿真模塊的開發(fā)實現(xiàn)57-59
• 5.2.3 活動模式數(shù)據(jù)獲取模塊的開發(fā)實現(xiàn)59-61
• 5.3 本章小結(jié)61-62
• 6 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 全文總結(jié)62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 致謝64-65
• 參考文獻65-69
• 附錄69
• A. 作者在攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文目錄69
• B. 作者在攻讀學(xué)位期間取得的科研成果目錄69

【相似文獻】

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本文編號：794654