【摘 要】
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基于对现有Android手机活动识别技术的分析,针对从不完全、不充分的移动传感器数据中推断人体活动的难题,将能根据无标签样本提高识别预测准确性和速度的半监督（SS）学习和体现
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基于对现有Android手机活动识别技术的分析,针对从不完全、不充分的移动传感器数据中推断人体活动的难题,将能根据无标签样本提高识别预测准确性和速度的半监督（SS）学习和体现模式分类回归的有效学习机制的极限学习机（ELM）相结合给出了解决Android手机平台的人体活动识别问题的半监督极限学习机（SS-ELM）方法,并进一步提出了主成分分析（PCA）和半监督极限学习机（SS-ELM）结合的PCA＋SS-ELM新方法。实验结果表明,该方法对人体活动的识别正确率能达到95%,优于最近提出的混合专家半监督模型的
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