ABSTRACT Som en viktig komponent i fastighetsförvaltning och säkerhet har beläggningsinferens genom smart sensation lockat till sig en hel del forskning i nästan två decennier. Nyligen har en banbrytande teknik synlig ljusavkänning (VLS) som använder LED-armaturen som ljussensorer visat sina lovande tillämpningspotentialer i beläggning inferens som den grisryggar på genomträngande belysning infrastruktur utan extra utrustning distribution. Även om befintliga inferensalgoritmer baserade på VLS datauppsättning kan uppnå hög noggrannhet, försämras prestandan när de boende rör sig. Denna uppsats fokuserar på beläggning inference frågan och presenterar en ensemble lärande algoritm för att förbättra inference noggrannhet. Vi använder heterogena inlärningsalgoritmer för att generera olika elever. Följaktligen antar vi framåt sekventiell beskärning för att förbättra den ensemble som strävar efter inference felminimering. Vi utför omfattande experiment baserade på fältdata. Experimentresultaten visar att den föreslagna algoritmen kan förbättra inferensnoggrannheten, särskilt för hög dynamisk beläggningsdatauppsättning. INDEX TERMS Ensemble, beläggning inference, synlig ljusavkänning.
I REF presenterades en ensembleinlärningsalgoritm.
Visible Light Based Occupancy Inference Using Ensemble Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}