16、智能系统中的进化计算与服务行业应用

智能系统中的进化计算与服务行业应用

1. 人类活动识别（HAR）概述

人类活动识别（HAR）研究领域为追踪个人的不同活动开辟了广阔的可能性，它是进化计算的主要应用领域之一。HAR 应用能为社会提供帮助，例如监测老年人及家庭成员的健康问题。通过 HAR 应用可以生成数据集，用于监测个人的各种健康问题。除了监测不同活动外，在对各种活动进行适当分析后，还能为用户提供建议措施。这些应用属于小物体识别（SOI）类别。

1.1 HAR 系统研究

在相关研究中，提出了一种 HAR 系统，用于追踪如坐、躺、行走、上楼梯和下楼梯等不同活动。所使用的数据集包含了通过加速度计和陀螺仪记录的信息，共收集了 11,299 个样本，数据收集主要关注 521 个不同属性。

1.2 深度学习技术应用

采用了基于长短期记忆网络（LSTM）的深度学习技术。使用循环神经网络（RNN）模型形成多个隐藏层模型，借助深度网络的概念更准确地细化数据。该系统对不同活动的整体准确率达到 98%，训练和测试分别使用 70%和 30%的数据。

1.3 人类活动识别准确率

活动类型	识别准确率
行走	98.31
上楼梯	96.25
下楼梯	96