面向智能环境的活动模式知识获取研究及应用开发

发布时间：2017-09-05 00:10

  本文关键词：面向智能环境的活动模式知识获取研究及应用开发

  更多相关文章： 智能环境 活动模式 迁移学习 集合化信息 智能环境仿真平台

【摘要】：随着人们对于生活舒适度和健康监测的关注度的提高,依托于无线传感网络技术的智能环境正在得到逐步深入的研究和日益广泛的应用,其兴起使得通过智能环境对老年人,小孩,病人等人群进行自动看护已成为可能。活动识别作为智能环境部署和实施的重要基础,其实现需要以活动模式知识作为指导。然而现阶段的活动模式获取方法主要面临两方面问题,一是活动模式的空间适应性问题;二是活动模式获取的时间消耗问题。这两方面的问题影响到智能环境的部署和实施效率,增大了智能环境的部署和实施成本,这也是现阶段智能环境难以大范围普及的重要原因之一。因此,快速且有效地获取适应于当前智能环境的活动模式知识是智能环境研究中急需解决的问题之一。本文在面向智能环境的活动模式获取方法研究方面的主要工作包括以下几个部分:1)研究已有的活动数据学习及活动模式获取方法,在此基础上总结各活动模式学习方法的特点,并结合快速有效获取活动模式的目标,指出迁移学习方法是一种理想的活动模式获取途径。2)针对活动的时间特性和空间特性,本文建立了能够支撑活动模式有效迁移的活动模型。为满足活动模式的迁移学习需要,对活动信息进行了预处理:考虑到不同类型节点对活动的影响程度不同,引入了节点影响度的定义,对活动轨迹进行加权化处理;考虑到时间信息的模糊性,采用三角隶属度函数对触发持续时间进行模糊化处理。3)针对活动模式迁移学习,本文设计了活动轨迹映射算法和触发持续时间迁移算法,共同构成了能够有效地将活动模式进行迁移的算法框架。利用智能环境仿真平台和Matlab进行了仿真实验,验证了本文迁移学习算法框架的可行性和有效性。4)考虑到活动信息表示方法的不唯一性,本文采用集合化的形式重新定义活动模型,在此基础上提出了基于集合化信息的活动模式迁移学习框架。5)为解决智能环境实验不易实际开展的问题,本文设计并开发了智能环境仿真平台Smart Environment Simulator Tool,实现了活动监测功能、活动仿真功能和活动模式模拟数据获取功能,为智能环境相关实验提供了更为丰富的实验平台。
【关键词】：智能环境 活动模式 迁移学习 集合化信息 智能环境仿真平台
【学位授予单位】：重庆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;TN929.5;TP391.9
【目录】：

• 中文摘要3-4
• 英文摘要4-8
• 1 绪论8-14
• 1.1 研究背景及意义8-10
• 1.1.1 研究背景8-9
• 1.1.2 研究意义9-10
• 1.2 智能环境概述10-12
• 1.3 论文的主要贡献12
• 1.4 论文的主要内容和章节安排12-13
• 1.5 本章小结13-14
• 2 支撑智能环境智能化的知识概述14-19
• 2.1 面向智能环境的活动模式知识简介14-15
• 2.1.1 活动模式的定义14-15
• 2.1.2 活动模式知识在活动识别中的应用15
• 2.2 活动模式知识获取领域研究现状15-16
• 2.2.1 基于频繁模式挖掘的活动模式获取及活动识别16
• 2.2.2 基于预测的活动模式获取及活动识别16
• 2.3 迁移学习研究现状16-18
• 2.4 本文算法结构18
• 2.5 本章小结18-19
• 3 基于时序信息的活动模式迁移学习框架19-41
• 3.1 活动描述19-21
• 3.1.1 活动模型19-20
• 3.1.2 活动模式20-21
• 3.2 活动信息预处理21-23
• 3.2.1 活动轨迹的加权21-22
• 3.2.2 触发持续时间的模糊化22-23
• 3.3 迁移学习算法的设计23-31
• 3.3.1 迁移学习算法的主要思想和相关定义23-25
• 3.3.2 备选轨迹集生成算法25-27
• 3.3.3 活动轨迹映射算法27-29
• 3.3.4 触发持续时间迁移算法29-31
• 3.3.5 活动标签的迁移31
• 3.4 实验仿真31-40
• 3.4.1 实验参数设计32-35
• 3.4.2 活动模式的迁移35-36
• 3.4.3 新活动的识别36-40
• 3.5 本章小结40-41
• 4 基于集合化信息的活动模式迁移学习框架41-51
• 4.1 基于集合化信息的活动模型42
• 4.2 基于集合化信息的活动模式迁移策略42-43
• 4.3 基于集合化信息的活动模式迁移学习算法设计43-49
• 4.3.1 可触发节点集合生成算法43-47
• 4.3.2 节点集合映射算法47-48
• 4.3.3 触发持续时间迁移算法48-49
• 4.4 本章小结49-51
• 5 智能环境仿真平台开发51-62
• 5.1 智能环境仿真平台设计51-56
• 5.1.1 UI区域52-53
• 5.1.2 活动监测模块53-54
• 5.1.3 活动仿真模块54
• 5.1.4 活动模式数据获取模块54-55
• 5.1.5 共享信息55-56
• 5.2 智能环境仿真平台的开发实现56-61
• 5.2.1 活动监测模块的开发实现56-57
• 5.2.2 活动仿真模块的开发实现57-59
• 5.2.3 活动模式数据获取模块的开发实现59-61
• 5.3 本章小结61-62
• 6 总结与展望62-64
• 6.1 全文总结62-63
• 6.2 研究展望63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-69
• 附录69
• A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录69
• B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录69

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本文编号：794654