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J-GLOBAL ID：201802243653255406   整理番号：18A0943652

主成分分析と逆伝搬神経回路網を用いた活動モニタリングのためのハイブリッド法【JST・京大機械翻訳】

A hybrid method for activity monitoring using principal component analysis and back-propagation neural network

著者 (3件)： Kishore Swapnil (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024) ,  Bhattacharjee Sayandeep (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024) ,  Swetapadma Aleena (School of Computer Engineering, KIIT University, Bhubaneswar, Odisha, India, 751024)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SmartTechCon  ページ： 885-889  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人間の活動認識は,様々な人間活動を認識することが,病院,家庭の高齢者などの患者のモニタリングに最終的に役立つので,研究の有用な話題である。本研究では,PCAとANNを用いたハイブリッド法を活性分類のために提案した。主成分分析を用いて多くの特徴から重要な特徴を見出した。本研究では,561の特徴から381の特徴を選択した。選択された特徴は,異なる人間活動を認識するために,ANNベースの分類装置への入力として使用される。提案した活性分類法の精度は96.8%である。したがって,提案したPCAとANNベースのハイブリッド法は,人間活動認識のために効果的に使用することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 老人 ,  分類装置 ,  患者 ,  *神経回路網 ,  病院 ,  *主成分分析
準シソーラス用語： 分類法 ,  人間活動 ,  行動認識 ,  *ハイブリッド法 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  生体遠隔測定  (EL03030N)

タイトルに関連する用語 (6件)： 主成分分析 ,  伝搬 ,  神経回路網 ,  活動 ,  モニタリング ,  ハイブリッド法