基于GRU神经网络的智能家居用户行为识别方法

高建清; 陈星娥

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基于GRU神经网络的智能家居用户行为识别方法

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为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别,提出了一种基于GRU神经网络的识别方法.首先,将数据集中的行为和传感器数据进行预处理,实现数值化和离散化;其次,按照行为的触发时间点对传感器数据进行合并处理;最后,设计出一种行为识别神经网络模型对输入的33维特征的传感器数据进行识别,输出相应的行为编号.实验结果表明,该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和RNN神经网络模型的识别效果好.

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来源
《莆田学院学报》 |2020年第5期|75-79|共5页
作者
高建清; 陈星娥;
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作者单位

福建江夏学院电子信息科学学院福建福州 350108;

福建江夏学院电子信息科学学院福建福州 350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
关键词
智能家居; 行为识别; GRU; 神经网络;

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