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本发明提供一种居家行为实时自动识别方法，属于智能家居技术领域。所述方法包括：将传感器事件序列划分为一系列固定长度的滑动窗口，并将每个滑动窗口中最后一个传感器事件的行为类别作为该滑动窗口的行为类别；对每个滑动窗口提取特征向量；利用提取的滑动窗口的特征向量训练支持向量机模型，并使用遗传算法为支持向量机模型自动选择最优超参数；利用训练好的支持向量机模型进行实时居家行为识别。采用本发明，能够在不侵犯用户个人隐私或给用户的日常生活带来不便的情况，实现实时居家行为自动识别。
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 113239821 A
(43)申请公布日 2021.08.10
(21)申请号 202110541377.8
(22)申请日 2021.05.18
(71)申请人 北京科技大学
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