Abstract-När vi blir gamla, vår önskan att vara oberoende minskar inte medan vår hälsa behöver övervakas oftare. Olyckor som att falla kan vara ett allvarligt problem för de äldre. Ett exakt automatiskt falldetekteringssystem kan hjälpa äldre människor att vara säkra i alla situationer. I detta papper har ett midja slitet fall detektionssystem föreslagits. En triaxiell accelerometer (ADXL345) användes för att fånga upp rörelsesignaler från människokroppen och upptäcka händelser som att gå och falla till en rimlig grad av noggrannhet. En uppsättning laboratoriebaserade fall och aktiviteter i det dagliga livet (ADL) utfördes av friska frivilliga med olika fysiska egenskaper. Denna uppsats presenterar jämförelsen av olika maskininlärning klassificering algoritmer med Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) plattform för att klassificera fallande mönster från ADL mönster. Syftet med detta dokument är att undersöka prestandan hos olika klassificeringsalgoritmer för en uppsättning registrerade accelerationsdata. Algoritmerna är Multilayer Perceptron, Naive Bayes, Beslutsträd, Stöd Vector Machine, ZeroR och OneR. Accelerationsdata med totalt 6962 instanser och 29 attribut användes för att utvärdera prestandan hos de olika klassificeringsalgoritmerna. Resultat visar att flerskiktsperceptronalgoritm är det bästa alternativet bland andra nämnda algoritmer, på grund av dess höga noggrannhet i falldetektering.
Multilayer perceptron, Naive Bayes, beslutsträd, SVM, ZeroR och OneR implementeras i REF för att undersöka prestandan hos olika klassificeringsalgoritmer för en uppsättning registrerade accelerationsdata.
Evaluation of fall detection classification approaches
{'venue': '2012 4th International Conference on Intelligent and Advanced Systems (ICIAS2012)', 'journal': '2012 4th International Conference on Intelligent and Advanced Systems (ICIAS2012)', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}