TY -的A2 Bhattacharya丝薇盟——Alsubai Shtwai盟——Alqahtani阿卜杜拉AU -沙,Mohemmed AU -阿巴斯,锡德拉湾盟——Almadhor Ahmad AU -彼得,Vesely盟——莫卧儿王朝,呼玛PY - 2022 DA - 2022/10/12 TI -智能家庭复杂交织活动认知健康评估SP - 3792394六世- 2022 AB -认知疾病的患病率,健康产业正面临着新挑战以来逐渐认知健康恶化随着时间的推移,和明确的体征和症状出现时已经太迟了。智能家居物联网(物联网)给希望监视和管理老年人的健康产业和less-abled舒适的家园。智能家居已经在检测和最有影响力的管理认知痴呆等疾病。他们能给的全面视图痴呆患者的ADL(日常生活活动)。ADLs分为日常生活的活动和复杂的交织在一起的活动。首先认知衰退的迹象出现当一个智障个人试图执行复杂的活动,涉及规划、分析、计算和决策。因此,我们分析个人的性能在执行复杂的活动而不是简单的ADL。人工智能已经医疗的一个最有前途的预测和诊断的技术。当应用于诽谤联盟数据,机器学习和深入学习算法可以方便地和准确地分析活动模式和预测认知衰退的最初迹象。我们建议使用机器和工作深度学习分类器分类痴呆和健康个体通过分析复杂的交织活动数据。 We use the subset of the CASAS (Centre of Advanced Studies in Adaptive Systems) dataset for eight complex activities performed by 179 individuals in a smart home setting. decision tree, Naive Bayes, support vector, multilayer perceptron classifiers, and deep neural networks have been used for classification. Their results and performances are compared to determine the best classifier. It is observed that deep neural networks and multilayer perceptron show the best results for classifying dementia vs. healthy individuals when evaluating their complex interwoven activities. SN - 1687-725X UR - https://doi.org/10.1155/2022/3792394 DO - 10.1155/2022/3792394 JF - Journal of Sensors PB - Hindawi KW - ER -