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為了提高基于智能移動設(shè)備的人體日常行為識別準(zhǔn)確率，提出一種高可信度加權(quán)的多分類器融合行為識別模型（ MCFM）。針對不同智能設(shè)備內(nèi)置加速度傳感器獲取的三軸加速度信息，優(yōu)選出與人體行為相關(guān)度高的特征集作為該模型的輸入，將決策樹、支持向量機(jī)以及反向傳播（BP）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三個基分類器通過高可信度加權(quán)投票算（ HRWV）法訓(xùn)練出一個新的融合分類器。實驗結(jié)果表明，所提出的分類器融合模型能有效提高行為識別的準(zhǔn)確率，對靜止、散步、跑步、上樓及下樓五種日常行為的平均識別準(zhǔn)確率達(dá)到94. 88%。
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