研究文章
神经网络和贝叶斯网络床位分类使用非入侵感应器防止下降
|
| 参考文献 |
#位置 |
精确度(%) |
算法 |
类型传感器 |
#传感器 |
|
| [13万事通 |
8 |
97.1 |
kNN |
压力传感器 |
2 048 |
| [14万事通 |
3 |
98.4 |
GM+kNN |
压力传感器 |
728 |
| [15万事通 |
5 |
97.7 |
PCA+SVM |
压力传感器 |
360 |
| [16万事通 |
5 |
98.1 |
HOG+DNN |
压力传感器 |
2 048 |
| [17万事通 |
4 |
99.7 |
SVM |
压力传感器 |
512 |
| [18号万事通 |
5 |
97.7 |
kNN |
强制感知阵列 |
2048 |
| [19号万事通 |
6 |
83.5 |
原始数据+SVM |
FSR传感器 |
56号 |
| [20码万事通 |
九九 |
94.1 |
联合特征提取和规范+SVM+PCA |
FSR传感器/视频 |
60码 |
| [21号万事通 |
3 |
百元 |
Kurtosis+skewness |
FSR传感器 |
16 |
| [22号万事通 |
5 |
98.4 |
SVM(线性)+SVM(RBF)+LDA |
CC-Eectrode |
12 |
| 我们的 |
3 |
97.8 |
NN+Bayesian网络 |
压力电波传感器 |
4 |
|
|
