TY -的A2 Montoliu劳尔盟——Garcia-Dominguez安东尼奥盟——Galvan-Tejada卡洛斯•e . AU - Zanella-Calzada劳拉·a . AU - Gamboa-Rosales Hamurabi AU - Galvan-Tejada,豪尔赫。非盟- Celaya-Padilla Jose m . AU - Luna-Garcia Huizilopoztli AU - Magallanes-Quintanar,拉斐尔PY - 2020 DA - 2020/02/13 TI -特征选择使用遗传算法生成的使用环境声音识别和分类的儿童活动模型SP - 8617430六世- 2020 AB -领域的识别和分类的儿童活动,许多作品被建议使用不同的数据来源。在大多数的传感器嵌入在儿童服装。在这部作品中,使用环境声音数据提出了生成儿童活动的识别和分类模型通过自动学习技术,针对移动设备上的应用程序进行了优化。最初,使用遗传算法进行特征选择,减少使用的原始数据集的大小,当处理一个重要方面的资源有限的移动设备。这个过程,评估五个不同分类方法应用,再(事例),最近的质心(NC),人工神经网络(ann),随机森林(RF),递归分区树(Rpart)。最后,比较模型,基于准确性,执行,为了识别分类方法,给出了最佳性能的开发模型,允许孩子活动基于音频信号的识别。结果显示,最好的性能提出了通过射频five-feature模型开发,获得一个0.92的准确性,可以得出结论:它可以自动分类儿童活动基于准确率显著减少的特性。SN - 1574 - 017 - 2020/8617430 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2020/8617430——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER