论文研究改进随机森林及其在人体姿态识别中的应用.pdf

针对随机森林算法静态性、容易陷入局部最优等问题，提出了一种蜜蜂交配优化的随机森林算法，并将该算法应用于基于加速度传感器的人体姿态识别。设计了一套以三轴加速度传感器MMA7260与无线通信模块CC2430相结合的数据采集系统，采集了五种日常行为和一种异常行为；从加速度值中提取了近斜率、前后差、均值、均方根和信号幅值面积5类特征矢量；采用改进的随机森林算法训练行为模型和进行分类识别。实验结果表明：该算法能有效地识别六种行为，具有较高的分类预测准确率和行为识别率，且具有较强的稳定性、鲁棒性、全局寻优和抗噪声能力。