【摘 要】
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随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题。为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑(proba
【机 构】
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西南科技大学计算机科学与技术学院,西南科技大学理学院,中国科学技术大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家教育部人文社科基金资助项目(17YJCZH260);四川信息管理与服务研究中心基金资助项目(SCTQ2016YB13);赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20170901);四川省军民融合研究院开放基金资助项目(18sxb017,18sxb028)
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随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题。为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑(probabilistic soft logic)和多层次分析对老年人的日常活动进行建模的方法,来解决老年人护理中的活动识别问题。实验表明,该方法在活动识别和异常活动检测上比隐马尔可夫模型能产生更高的精度,并且比非层次识别方法具有更快的响应速度。
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