研究文章
分析音频特征开发人类活动使用遗传算法识别模型,随机森林,和神经网络
表9
混淆矩阵NN-based HAR模型的所有特性。
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煮咖啡 |
烹饪 |
使用微波炉 |
没有活动 |
洗个澡 |
洗菜 |
洗手 |
刷牙 |
II型错误 |
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| 煮咖啡 |
47 |
10 |
1 |
0 |
2 |
2 |
1 |
1 |
0.266 |
| 烹饪 |
5 |
13 |
2 |
1 |
9 |
2 |
1 |
4 |
0.649 |
| 使用微波炉 |
2 |
2 |
6 |
0 |
4 |
3 |
0 |
0 |
0.647 |
| 洗个澡 |
0 |
4 |
0 |
1 |
92年 |
6 |
0 |
1 |
0.115 |
| 洗菜 |
3 |
1 |
1 |
0 |
6 |
20. |
1 |
2 |
0.412 |
| 洗手 |
0 |
0 |
0 |
0 |
7 |
2 |
11 |
0 |
0.450 |
| 刷牙 |
2 |
3 |
2 |
0 |
7 |
1 |
1 |
16 |
0.500 |
| 没有活动 |
1 |
2 |
1 |
1 |
3 |
1 |
1 |
1 |
0.909 |
| 第一类误差 |
0.217 |
0.629 |
0.538 |
0.667 |
0.292 |
0.459 |
0.313 |
0.360 |
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