【摘 要】
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基于传感器的人类活动识别(HAR)在健康医疗领域具有重要的研究价值及研究意义。以往的关于传感器人类活动分类识别算法的研究,并没有考虑不同类别行为数据间的不平衡性。为了
【基金项目】
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河北省自然科学基金资助项目(E2017402115)河北省自然科学基金资助项目(E2015402077),河北省教育厅高校科学技术研究青年基金资助项目(QN2018073).
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基于传感器的人类活动识别(HAR)在健康医疗领域具有重要的研究价值及研究意义。以往的关于传感器人类活动分类识别算法的研究,并没有考虑不同类别行为数据间的不平衡性。为了解决不同行为类别数据间的不平衡性影响算法精确度的问题,此算法采用下采样方法从大类和小类数据集中随机抽取选出若干组数量上相等的两种数据的集合,将多个不平衡数据变成平衡数据。其次,多个平衡数据集上训练多个弱分类器。然后,此算法以弱分类器的负相关和预测精度为代价函数,使用遗传算法挑选出能够使代价函数值最高的弱分类器来构成集成分类器。使集成算法内的弱
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