【摘 要】
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在基于加速度信号的人体行为识别中,LDA是较常用的特征降维方法之一,然而LDA并不直接以训练误差作为目标函数,无法保证获得训练误差最小的投影空间。针对这一情况,采用基于GA
【机 构】
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江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室,江南大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.61174021）, 中央高校基本科研业务费专项资金（No.JUSRP21129）, 江苏高校优势学科建设工程资助项目
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在基于加速度信号的人体行为识别中,LDA是较常用的特征降维方法之一,然而LDA并不直接以训练误差作为目标函数,无法保证获得训练误差最小的投影空间。针对这一情况,采用基于GA优化的LDA进行特征选择。提取加速度信号特征,利用PCA方法解决＂小样本问题＂,通过GA调整LDA中类间离散度矩阵的特征值矢量,使获得的投影空间训练误差最小。采用SVM对7种日常行为进行分类。实验结果表明,与单独采用PCA和采用PCA＋LDA方法相比,基于GA优化的LDA算法在保证较高识别率的同时能有效降低特征维数并减小分类误差,最终测
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