【摘 要】
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针对随机森林算法静态性、容易陷入局部最优等问题,提出了一种蜜蜂交配优化的随机森林算法,并将该算法应用于基于加速度传感器的人体姿态识别。设计了一套以三轴加速度传感器
【基金项目】
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国家高技术研究发展计划(863)(No.2013AA014002);国家重点基础研究发展规划(973)(No.2011CB302902);湖南省科技计划项目(No.2013SK3146)
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针对随机森林算法静态性、容易陷入局部最优等问题,提出了一种蜜蜂交配优化的随机森林算法,并将该算法应用于基于加速度传感器的人体姿态识别。设计了一套以三轴加速度传感器MMA7260与无线通信模块CC2430相结合的数据采集系统,采集了五种日常行为和一种异常行为;从加速度值中提取了近斜率、前后差、均值、均方根和信号幅值面积5类特征矢量;采用改进的随机森林算法训练行为模型和进行分类识别。实验结果表明:该算法能有效地识别六种行为,具有较高的分类预测准确率和行为识别率,且具有较强的稳定性、鲁棒性、全局寻优和抗噪声能力。
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