运动数据中的最优关联数据的分类分析

发布时间：2018-09-12 15:12

【摘要】：针对传统的分类方法在对运动数据的最优关联数据进行分类时,存在分类误差大、效率低的问题,提出基于决策树寻优的运动数据中的最优关联数据的分类算法。采用有向图模型构建运动数据的最优关联数据分布式结构模型,对采集的运动数据进行非线性时间序列特征重构,在重构的运动数据高维特征空间中进行运动数据的关联性映射,提取反映运动数据类别的属性特征,通过决策树寻优方法实现运动数据的自适应分类。仿真结果表明,采用该方法进行运动数据中的最优关联数据分类,其准确性较好、误分率较低,从而有效挖掘运动数据的关联信息,实现运动特征监测。
[Abstract]:Aiming at the problems of large classification error and low efficiency in the traditional classification method for the optimal association data of motion data, a classification algorithm for optimal association data in motion data based on decision tree is proposed. The distributed structure model of optimal correlation data is constructed by using directed graph model, and the motion data is reconstructed by nonlinear time series feature reconstruction. The relevance mapping of motion data is carried out in the reconstructed high-dimensional feature space of motion data, and the attribute features reflecting the category of motion data are extracted, and the adaptive classification of motion data is realized by the method of decision tree optimization. The simulation results show that the proposed method has good accuracy and low error rate in the classification of the optimal association data in the motion data, so it can effectively mine the association information of the motion data and realize the motion feature monitoring.
【作者单位】： 福建工程学院;
【基金】：福建省教育科学“十二五”规划项目(FJJKCG14-112)
【分类号】：TP311.13

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本文编号：2239423