[发明专利]一种基于决策树分类算法的精确行为识别方法在审
| 申请号： | 201911025926.5 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN110781961A | 公开（公告）日： | 2020-02-11 |
| 发明（设计）人： | 张玉成;王振;姚永康;聂文都 | 申请（专利权）人： | 西京学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;H04W4/029 |
| 代理公司： | 11246 北京众合诚成知识产权代理有限公司 | 代理人： | 王学芝 |
| 地址： | 710100 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于决策树分类算法的精确行为识别方法，包括以下步骤：S1，数据收集：采用基于TDOA的Chan算法求解标签位置；S2，特征提取：特征值选择、分区特征值区间；S3，行为识别：建立用户行为识别模型。本发明的一种基于决策树算法实现行为识别的方法，首先利用传感器获取用户数据，然后识别提取的特征值，再采用决策树算法，最终实现行为分类实验验证。实验结果表明，该算法在特定情况下具有良好的日常行为识别性能。 | ||
| 搜索关键词： | 行为识别 决策树算法 决策树分类算法 特征值选择 标签位置 日常行为 实验验证 识别性能 数据收集 特征提取 行为分类 用户数据 用户行为 传感器 求解 算法 分区 | ||
【主权项】：
1.一种基于决策树分类算法的精确行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，数据收集：采用基于TDOA的Chan算法求解标签位置；/nS2，特征提取：特征值选择、分区特征值区间；/nS3，行为识别：建立用户行为识别模型。/n
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