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發(fā)布時(shí)間：2023-02-19 18:30:06 作者：學(xué)術(shù)小編 來(lái)源：m.derer.cn
異常行為識(shí)別在醫(yī)療健康和其他相關(guān)領(lǐng)域已經(jīng)引起了很大的關(guān)注，特別是對(duì)老年人的身心健康，墜落事故的高風(fēng)險(xiǎn)，它導(dǎo)致的疾病已經(jīng)引起越來(lái)越多的關(guān)注。 目前，本文開(kāi)發(fā)的基于墜落檢測(cè)技術(shù)的設(shè)備可以有效實(shí)時(shí)地監(jiān)控墜落事件的發(fā)生，并幫助受傷人員接受急救。 然而，對(duì)于墜落檢測(cè)和監(jiān)控，傳統(tǒng)方法的內(nèi)置分類(lèi)器盡管可以達(dá)到一個(gè)相對(duì)高的檢測(cè)正確率，但是其誤報(bào)率過(guò)高，進(jìn)一步地，由于異常行為的傳感器數(shù)據(jù)在真實(shí)應(yīng)用中很稀少，這種方法必須面對(duì)這種不平衡問(wèn)題。
監(jiān)督學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)方法依靠將數(shù)據(jù)分類(lèi)，而非監(jiān)督技術(shù)希望對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋與理解。 多分類(lèi)異常檢測(cè)技術(shù)基本思路為訓(xùn)練一個(gè)多分類(lèi)器用于區(qū)分正常及異常多類(lèi)樣本。 模型分類(lèi)兩部分，特征提取網(wǎng)絡(luò)及分類(lèi)網(wǎng)絡(luò)。
異常檢測(cè) (Outlier Detection),顧名思義,是識(shí)別與正常數(shù)據(jù)不同的數(shù)據(jù),與預(yù)期 行為 差異大的數(shù)據(jù)。 通俗的來(lái)說(shuō),就是發(fā)現(xiàn)與大部分對(duì)象不同的對(duì)象,也就是離群點(diǎn),一般規(guī)定數(shù)據(jù)具有“正常”模型,而 異常 被認(rèn)為是與這個(gè)正常模型的偏差。 在實(shí)際應(yīng)...
