检索结果

Select

1. 基于随机森林的跌倒检测算法

罗丹, 罗海勇

计算机应用 2015, 35 (11): 3157-3160. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3157

摘要（752）

PDF （782KB）（909）

针对现有跌倒检测算法由于缺乏真实老人跌倒样本以及使用年轻人仿真跌倒样本规模较小导致的过拟合和适应性不足等问题,提出了基于随机森林的跌倒检测算法.该算法采用滑动窗口机制,对窗口内的加速度数据进行时间域和变换域处理,提取时间域和变换域特征参数后,在所有样本集中进行有放回的Bootstrap随机抽样和属性随机选择,构建多个基于最佳属性分割的支持向量机(SVM)基本分类器.在线跌倒检测阶段,对多个SVM基本分类器的分类结果采用少数服从多数的原则,给出最终判定结果.实验表明,随机森林跌倒检测算法可获得95.2%的准确率、90.6%的敏感度和93.5%的特异性,明显优于基于SVM和反向传播(BP)神经网络跌倒检测算法,反映出随机森林跌倒检测算法能更准确地检测跌倒行为,具有较强的泛化能力和鲁棒性.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 基于支持向量机多分类器的室内外场景感知算法

阮锦佳, 罗丹, 罗海勇

计算机应用 2015, 35 (11): 3135-3138. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.11.3135

摘要（817）

PDF （763KB）（633）

针对普适室内外场景持续感知面临的低功耗、复杂动态环境、异构使用模式带来的挑战,提出了一种轻量级的基于支持向量机多分类器的高精度、低功耗室内外场景检测算法.该算法使用智能手机集成的各种传感器(可见光传感器、磁传感器、加速度传感器、陀螺仪传感器和气压传感器),在挖掘分析各种传感器在室内外场景的不同特征,以及人们在室内外场景的行为差异基础上,根据时间和气象条件设计多个支持向量机分类器,对复杂室内外场景进行识别.实验结果表明,基于支持向量机多分类器的室内外场景检测算法具有较好的普适性,可获得95%以上的室内外判定准确率,平均功耗小于5 mW.

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 遗留系统并行架构的设计与实现

罗丹周波

计算机应用 2011, 31 (02): 562-564.

摘要（1145）

PDF （488KB）（1184）

面向服务的体系架构(SOA)为遗留系统的再工程提供了解决方案，使得遗留系统可以支持分布式应用环境，但是由于技术的陈旧和架构的局限性，无法支持多线程、并行处理以及内存泄露等问题依旧在部分遗留系统中存在，极大地限制了它们的应用。为了解决这几个问题，通过深入分析研究Windows 通信基础(WCF)的通信机制，提出了一种并行架构，对WCF的基本架构进行了改造，即在默认的体系架构中添加一层服务控制器，用来在客户端和服务端之间传递消息和选择服务，很好地解决了这几个问题，并在某大型金融软件中得到了应用。