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文档介绍:贝叶斯分类多实例分析
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置
提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置,所述方法包括:将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方

贝叶斯分类多实例分析
用于运动识别的聚类特征融合方法和装置
提供了一种用于运动识别的聚类特征融合方法和装置,所述方法包括:将从被采集者的加速度信号中提取的时频域特征集的子集内的时频域特征表示成以聚类中心为基向量的线性方程组;通过求解线性方程组来确定每组聚类中心基向量的系数;使用聚类中心基向量的系数计算聚类中心基向量对子集的方差贡献率;基于方差贡献率计算子集的聚类中心的融合权重;以及基于融合权重来获得融合后的时频域特征集。
加速度信号
→时频域特征
→以聚类中心为基向量的线性方程组
→基向量的系数
→方差贡献率
→融合权重
基于特征组合的步态行为识别方法
本发明公开了一种基于特征组合的步态行为识别方法,包括以下步骤:通过加速度传感器获取用户在行为状态下身体的运动加速度信息;从上述运动加速度信息中计算各轴的峰值、频率、步态周期和四分位差及不同轴之间的互相关系数;采用聚合法选取参数组成特征向量;以样本集和步态加速度信号的特征向量作为训练集,对分类器进行训练,使的分类器具有分类步态行为的能力;将待识别的步态加速度信号的所有特征向量输入到训练后的分类器中,并分别赋予所属类别,统计所有特征向量的所属类别,并将出现次数最多的类别赋予待识别的步态加速度信号。实现简化计算过程,降低特征向量的维数并具有良好的有效性的目的。



传感器
—> 加速度信息
–> 峰值、频率、步态周期、四分位、相关系数
-→聚合法
-→特征向量
→样本及和步态加速度信号的特征向量作为训练集
→分类器具有分类步态行为的能力
基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统
本发明公开了一种基于贝叶斯网络的核心网故障诊断方法及系统,该方法从核心网的故障受理中心采集包含有告警信息和故障类型的原始数据并生成样本数据,之后存储到后备训练数据集中进行积累,达到设定的阈值后放入训练数据集中;运用贝叶斯网络算法对训练数据集中的样本数据进行计算,构造贝叶斯网络分类器;从核心网的网络管理系统采集含有告警信息的原始数据,经贝叶斯网络分类器计算获得告警信息对应的故障类型。本发明,利用贝叶斯网络分类器构建故障诊断系统,实现了对错综复杂的核心网故障进行智能化的系统诊断功能,提高了诊断的准确性和灵活性,并且该系统构建于网络管理系统之上,易于实施,对核心网综合信息处理具有广泛的适应性。

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上传人:圭圭 2022/5/20 文件大小:18 KB

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