Abstract-Activity modeller spelar en avgörande roll för aktivitetsigenkänning och assistans i omgivande assisterade boende. Befintliga metoder för aktivitetsmodellering har ett antal problem, t.ex. kallstart, modellåteranvändbarhet och ofullständighet. I ett försök att ta itu med dessa problem introducerar vi en ontologibaserad hybridstrategi för aktivitetsmodellering som kombinerar domänkunskapsbaserad modellspecifikation och datadriven modellinlärning. Centralt för tillvägagångssättet är en iterativ process som börjar med "sådd"-aktivitetsmodeller som skapas av ontologisk ingenjörskonst. Modellerna för "sådd" används och utvecklas därefter genom inkrementell aktivitetsupptäckt och modelluppdatering. Samtidigt som vårt tidigare arbete har detaljerad ontologisk aktivitetsmodellering och aktivitetsigenkänning fokuserar detta dokument på den systematiska hybridmetoden och tillhörande metoder och inferensregler för att lära sig nya aktiviteter och användaraktivitetsprofiler. Metoden har genomförts i ett funktionsrikt system för assisterande boende. Analys av de experiment som genomförts har gjorts i ett försök att testa och utvärdera aktivitetsinlärningsalgoritmer och tillhörande mekanismer.
Chen och Al. I Ref föreslogs ett tillvägagångssätt för att ta itu med modellering av datadriven verksamhet med kallstart, återanvändning och ofullständighet.
An Ontology-Based Hybrid Approach to Activity Modeling for Smart Homes
{'venue': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Human-Machine Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}