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面向智能环境的活动模式知识获取研究及应用开发

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面向智能环境的活动模式知识获取研究及应用开发
论文目录
 
中文摘要第1-4页
英文摘要第4-8页
1 绪论第8-14页
  1.1 研究背景及意义第8-10页
    1.1.1 研究背景第8-9页
    1.1.2 研究意义第9-10页
  1.2 智能环境概述第10-12页
  1.3 论文的主要贡献第12页
  1.4 论文的主要内容和章节安排第12-13页
  1.5 本章小结第13-14页
2 支撑智能环境智能化的知识概述第14-19页
  2.1 面向智能环境的活动模式知识简介第14-15页
    2.1.1 活动模式的定义第14-15页
    2.1.2 活动模式知识在活动识别中的应用第15页
  2.2 活动模式知识获取领域研究现状第15-16页
    2.2.1 基于频繁模式挖掘的活动模式获取及活动识别第16页
    2.2.2 基于预测的活动模式获取及活动识别第16页
  2.3 迁移学习研究现状第16-18页
  2.4 本文算法结构第18页
  2.5 本章小结第18-19页
3 基于时序信息的活动模式迁移学习框架第19-41页
  3.1 活动描述第19-21页
    3.1.1 活动模型第19-20页
    3.1.2 活动模式第20-21页
  3.2 活动信息预处理第21-23页
    3.2.1 活动轨迹的加权第21-22页
    3.2.2 触发持续时间的模糊化第22-23页
  3.3 迁移学习算法的设计第23-31页
    3.3.1 迁移学习算法的主要思想和相关定义第23-25页
    3.3.2 备选轨迹集生成算法第25-27页
    3.3.3 活动轨迹映射算法第27-29页
    3.3.4 触发持续时间迁移算法第29-31页
    3.3.5 活动标签的迁移第31页
  3.4 实验仿真第31-40页
    3.4.1 实验参数设计第32-35页
    3.4.2 活动模式的迁移第35-36页
    3.4.3 新活动的识别第36-40页
  3.5 本章小结第40-41页
4 基于集合化信息的活动模式迁移学习框架第41-51页
  4.1 基于集合化信息的活动模型第42页
  4.2 基于集合化信息的活动模式迁移策略第42-43页
  4.3 基于集合化信息的活动模式迁移学习算法设计第43-49页
    4.3.1 可触发节点集合生成算法第43-47页
    4.3.2 节点集合映射算法第47-48页
    4.3.3 触发持续时间迁移算法第48-49页
  4.4 本章小结第49-51页
5 智能环境仿真平台开发第51-62页
  5.1 智能环境仿真平台设计第51-56页
    5.1.1 UI区域第52-53页
    5.1.2 活动监测模块第53-54页
    5.1.3 活动仿真模块第54页
    5.1.4 活动模式数据获取模块第54-55页
    5.1.5 共享信息第55-56页
  5.2 智能环境仿真平台的开发实现第56-61页
    5.2.1 活动监测模块的开发实现第56-57页
    5.2.2 活动仿真模块的开发实现第57-59页
    5.2.3 活动模式数据获取模块的开发实现第59-61页
  5.3 本章小结第61-62页
6 总结与展望第62-64页
  6.1 全文总结第62-63页
  6.2 研究展望第63-64页
致谢第64-65页
参考文献第65-69页
附录第69页
  A. 作者在攻读学位期间发表的论文目录第69页
  B. 作者在攻读学位期间取得的科研成果目录第69页

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