作者：王金甲,田佩佩 单位：中国科学技术信息研究所 出版：《高技术通讯》2017年第03期 页数：9页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFGJSX2017030060 DOC编号：DOCGJSX2017030069 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 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正确率，从而验证了该新方法是可行性。

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