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申请/专利权人：福州大学
摘要：本发明涉及一种基于熵值法和SBRB的智能家居多人活动识别方法。包括：基于收集到的活动数据集采用熵值法对其进行分析，客观地得到各个数据特征的重要程度，并对此给前提属性进行赋值；随后，基于选定的特征构建SBRB模型，该模型包含一系列定义前提属性与活动关系的规则，在一系列的规则中利用规则间的相似度对其进行规则合并，进一步简化SBRB模型构建生成SBRB推理模型；最后，将收集的传感器数据输入到SBRB模型中，利用模型通过计算规则的激活权重和匹配度来识别当前的多人活动，得到不同居民的活动类别。该方法旨在提高智能家居系统中对居民活动的识别精度和效率，能在保护居民隐私的条件下，通过分析和处理居民活动数据，实现更为精准和动态的活动识别。
主权项：1.一种基于熵值法和SBRB的智能家居多人活动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、采集并收集智能家居环境中的传感器数据，应用熵值法对传感器数据进行特征分析，得到每个特征的熵值并据此赋予特征权重；步骤S2、基于选定的特征构建相似置信规则库SBRB模型，该模型包含一系列定义前提属性与活动关系的规则，在一系列定义前提属性与活动关系的规则中利用规则间的相似度进行规则合并，简化SBRB模型构建生成SBRB推理模型；步骤S3、将收集的传感器数据输入到SBRB推理模型中，利用SBRB推理模型通过计算规则的激活权重和匹配度来识别当前的多人活动，得到不同居民的活动类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 福州大学 基于熵值法和SBRB的智能家居多人活动识别方法
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