I detta dokument införs en hybridteknik för att upptäcka avvikande användaraktiviteter. Hybridtekniken består av en tvåstegs integration av huvudkomponentanalys (PCA) och Fuzzy Rule-Based Systems (FRBS). I det första steget används hammingavståndet för att mäta skillnaderna mellan olika aktiviteter. PCA tillämpas sedan på avståndsmåtten för att hitta två index för Hotellings T 2- och Squared Prediction Error. I den andra etappen av processen tillhandahålls de beräknade indexen som indata till FRBS för att modellera dem heuritiskt. Modellen används för att identifiera avvikelserna och klassificera dem. Det föreslagna systemet testas i verkliga hemmiljöer, utrustade med lämpliga sensoriska anordningar, för att identifiera avvikelser i aktiviteter i det dagliga livet för användaren. Tre fallstudier rapporteras visa att det föreslagna systemet är effektivt. Det föreslagna systemet identifierar framgångsrikt avvikelserna i aktiviteter som skiljer mellan normala och onormala beteendemönster.
Mahmoud m.fl. REF har presenterat en outlier detektionsteknik för smarta hem WSN med hjälp av en kombination av PCA och fuzzy regelbaserat system.
User Activities Outliers Detection; Integration of Statistical and Computational Intelligence Techniques
{'venue': 'Comput. Intell.', 'journal': 'Comput. Intell.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}