典型文献
基于启发式集成特征选择的人体活动识别
文献摘要：
针对人为提取的冗余特征集和无关特征集导致可穿戴传感器的人体活动识别分类性能降低的问题,提出一种基于启发式集成特征选择的人体活动识别方法.该方法首先选取了包含功率谱密度(Power spectrum density,PSD)的特征集用于识别易混淆的活动,在此基础上借助皮尔逊系数法(Pearson correlation coefficient,PCC)筛选出低相关的特征子集,然后使用改进的正余弦优化算法(Sine cosine algorithm,SCA)进行特征优化,通过两次特征筛选得到最优特征子集.实验结果表明,在实验室采集的数据集中使用该方法后的特征子集维数为34,识别准确率达到了98.21％.在公开的SCUT-NAA数据集中进行对比实验,特征子集维数为39,低于以往基于该数据集研究方法的特征维数,并且识别准确率达到了96.51％.
文献关键词：
人体活动识别;特征选择;正余弦算法;功率谱密度;可穿戴传感器
中图分类号：
作者姓名：
戴健威;李瑞祥;陈金瑶;乐燕芬;施伟斌
作者机构：
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海 200093
文献出处：
引用格式：
[1]戴健威;李瑞祥;陈金瑶;乐燕芬;施伟斌-.基于启发式集成特征选择的人体活动识别)[J].数据采集与处理,2022(04):860-871
A类：
B类：
启发式,特征选择,人体活动识别,冗余特征,征集,可穿戴传感器,识别分类,分类性能,功率谱密度,Power,spectrum,density,PSD,皮尔逊系数,系数法,correlation,coefficient,PCC,特征子集,正余弦优化算法,Sine,cosine,algorithm,SCA,特征优化,特征筛选,选得,优特,识别准确率,SCUT,NAA,正余弦算法
AB值：
0.346272
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