I detta dokument presenterar vi en metod för realtidsaktivitetsigenkänning av interleaved-aktiviteter baserade på Fuzzy Logic and Recurrent Neural Networks. För det första föreslår vi en representation av binär-sensor aktiveringar baserat på flera Fuzzy Temporal Windows. För det andra föreslås en ensemble av aktivitetsbaserade klassificeringar för balanserad träning och val av relevant sensor. Varje klassificerare är konfigurerad som ett långt kortfristigt minne med självsäker upptäckt av interleaved 5 aktiviteter. Det föreslagna tillvägagångssättet utvärderades med hjälp av välkända interleaved binär-sensor dataset bestående av aktiviteter i det dagliga livet.
I REF, Quero et al. föreslog en realtidsmetod för att känna igen interleaded aktiviteter baserade på Fuzzy Logic och Recurrent Neural Networks.
Real-time Recognition of Interleaved Activities Based on Ensemble Classifier of Long Short-Term Memory with Fuzzy Temporal Windows
{'venue': 'UCAmI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}