为了利用传感器数据对智能家居用户行为进行识别,提出了一种基于GRU神经网络的识别方法。首先,将数据集中的行为和传感器数据进行预处理,实现数值化和离散化;其次,按照行为的触发时间点对传感器数据进行合并处理;最后,设计出一种行为识别神经网络模型对输入的33维特征的传感器数据进行识别,输出相应的行为编号。实验结果表明,该神经网络模型的识别效果比一些传统方法和RNN神经网络模型的识别效果好。
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