基于软件定义智能层次化模型设计了一种睡眠动作识别系统,该系统可通过规则推理来应对智能环境中的各种变化因素.设计了一种时间队列实时提取动作特征来训练模型,提出了一种规则提取算法从该模型中提取系统所需规则.该系统基于这些规则可识别9种睡眠动作,每种动作的识别精确率均可达到96%以上,总识别准确率达到98.9%,且比其它系统适应性更强.实验结果表明,该系统通过更新规则可快速应对节点位置、节点数量和用户需求的变化.
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