原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
随着全球老龄化人口增长,老年人的日常行为监管和护理也成为极具挑战性的社会问题.为了应对这种不断增长的社会需求,提出了一种由数据和知识共同驱动、使用概率软逻辑(probabilistic soft logic)和多层次分析对老年人的日常活动进行建模的方法,来解决老年人护理中的活动识别问题.实验表明,该方法在活动识别和异常活动检测上比隐马尔可夫模型能产生更高的精度,并且比非层次识别方法具有更快的响应速度.
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文献信息
篇名 基于概率软逻辑的多层次识别和推理
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 概率软逻辑 老年人护理 多层次识别方法 机器学习
年,卷(期) 2019,(2) 所属期刊栏目 算法研究探讨
研究方向 页码范围 331-334,343
页数 5页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.19734/j.issn.1001-3695.2017.07.0706
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李波 西南科技大学计算机科学与技术学院 172 1760 20.0 37.0
3 张晖 西南科技大学理学院 77 563 14.0 21.0
4 赵旭剑 西南科技大学计算机科学与技术学院 36 196 8.0 13.0
7 杨春明 西南科技大学计算机科学与技术学院 49 307 10.0 16.0
8 张嘉 西南科技大学计算机科学与技术学院 3 21 2.0 3.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
概率软逻辑
老年人护理
多层次识别方法
机器学习
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
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