群智感知中的辅助情境识别方法及其在老年化社会服务中的应用研究

发布时间：2017-06-18 14:00

  本文关键词：群智感知中的辅助情境识别方法及其在老年化社会服务中的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着移动互联网以及物联网的飞速发展,使得城市中基本处于网络覆盖区域。同时,传感器技术的发展以及智能设备的普及,使得目前市场上的智能手机都搭载有GPS传感器。人类手持设备正改变着人们与网络的交互方式,让用户大量的参与到基于位置服务的情境中,情境感知正逐渐的从个体感知时代步入到了群智感知时代,伴随着产生了大量的位置数据,这些海量的数据的背后,蕴藏着巨大的实用价值。通过获取用户的位置信息,通过这些信息能够识别出活动模式,以此可以反预测用户的行为及意图。而随着世界人口老龄化趋势的严重,老龄人走失的案例发生相对较多。从这些海量数据中识别出有效的活动模式情境,并将其应用在老年化社会服务中,有着极大的意义。本文在目前现有的理论研究基础之上,对于时空数据中的驻留点检测方法中存在的一定的信息冗余问题,提出了新的检测方法,来克服这一问题;对于用户的活动模式挖掘,目前仅仅关注用户的活动地点的规律,而不关注与该地点相关的用户行为,本文在关注用户重要活动点的同时,还关注用户与该地点相关的活动行为;对于挖掘出的用户周期性行为,目前并未做出相关决策支持,本文不仅识别出用户的活动模式规律,还提出相关决策支持。针对现有的个人驻留点检测算法所存在的问题,提出了一种新的基于驻留偏正的检测方法,采用分—合处理,针对不同类型的驻留点采取不同的方法进行检测。针对传统的活动模式识别中仅重视关键意义位置点而忽视用户在这些位置点之间的移动行为,提出了对用户行为活动的细化评估,来识别与此位置相关联的行为活动。对于用户活动模式的挖掘,通过用户活动序列构建最大活动模式序列,发现用户活动模式,识别出其中的周期性规律,并提出活动模式知识图,构建知识图以及决策支持,提供对用户的实时行为决策。最后设计并实现基于移动终端的系统,将其应用于老年化社会服务中。最后的实验结果表明,改进的基于驻留偏正检测方法能够有效的解决驻留信息冗余问题,其检测结果准确度以及纯度优于传统算法。通过综合考虑用户与位置点相关的移动行踪,更好的反应用户的行为活动,对于用户行为的实时预测,可以提供细化评估,在老年化社会服务中,有着很好的适用性。设计的系统,能够满足对老年人的活动数据采集以及监护人对老人的照护需求。
【关键词】：行为活动 情境识别 群智感知 实时预测 老年人服务
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP212.9;C913.6
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 研究背景与意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 论文研究工作12-13
• 1.4 论文组织结构13-15
• 第二章 相关理论介绍15-21
• 2.1 常用的离群点检测算法15-16
• 2.1.1 基于距离的离群点检测15
• 2.1.2 基于密度的局部离群点检测15-16
• 2.2 常用的聚类处理算法16-19
• 2.2.1 基于密度的聚类算法DBSCAN17-18
• 2.2.2 基于密度的聚类算法OPTICS18-19
• 2.3 常用的序列模式挖掘算法19-20
• 2.3.1 基于投影的序列模式挖掘算法19
• 2.3.2 闭合的序列模式挖掘算法19-20
• 2.4 球面上两点距离20
• 2.5 本章小结20-21
• 第三章 活动行为检测方法研究21-35
• 3.1 驻留点检测21-29
• 3.1.1 传统检测算法的缺点22-23
• 3.1.2 引入偏正的驻留检测23-24
• 3.1.3 改进的驻留点检测算法24-29
• 3.2 信息量评估29-30
• 3.3 从非一致性点到一致性点簇30-31
• 3.4 一致性簇的连通路径处理31-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 活动模式规律识别及实时行为决策35-45
• 4.1 发现活动模式35-37
• 4.1.1 活动模式分析35
• 4.1.2 活动模式识别35-37
• 4.2 发现活动规律37-40
• 4.2.1 活动规律分析37-38
• 4.2.2 活动规律识别38-40
• 4.3 实时行为决策40-44
• 4.3.1 构建活动模式规律的决策支持40
• 4.3.2 构建活动模式知识图40-42
• 4.3.3 实时行为决策42-44
• 4.4 本章小结44-45
• 第五章 服务于老年人的监护系统设计45-50
• 5.1 系统总架构45
• 5.2 数据采集系统45-47
• 5.3 计算服务端47-49
• 5.4 监护人管理系统49
• 5.5 本章小结49-50
• 第六章 实验结果与分析50-65
• 6.1 实验环境50
• 6.2 用户活动行为挖掘实验50-56
• 6.2.1 对于驻留点检测的实验50-51
• 6.2.2 驻留点一致性处理实验51-53
• 6.2.3 连通路径一致性处理实验53-56
• 6.3 用户活动模式规律及实时行为决策实验56-60
• 6.3.1 活动模式规律识别实验56-58
• 6.3.2 实时行为决策实验58-60
• 6.4 移动终端系统测试60-64
• 6.4.1 数据采集系统测试60-62
• 6.4.2 监护管理系统测试62-64
• 6.5 本章小结64-65
• 总结与展望65-66
• 参考文献66-69
• 致谢69-70
• 答辩委员签名的答辩决议书70

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