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基于集成学习的人体日常行为活动识别系统研究的任务书
任务书
题目：基于集成学习的人体日常行为活动识别系统研究
背景：
随着智能手机、智能手表、智能穿戴等智能设备的普及，人们生活中的数字化程度不断提升。大数据时代的到来，使人们在日常生活中产生了大量的数字化行为，例如步数、睡眠时间、心率、饮食习惯等。而人体日常行为活动识别是数字生活的重要组成部分，对于监督、评估和改善人的生活方式具有重要的参考价值。因此，研究基于集成学习的人体日常行为活动识别系统，有着重要的现实意义和应用价值。
任务描述：
本课题要求完成基于集成学习的人体日常行为活动识别系统的设计与实现。任务涉及以下方面：
1.数据准备：在该任务中，应使用公开数据集，数据集主要包含人体日常行为活动的传感器数据，例如加速度计、陀螺仪、心电等数据，同时还应包含每个行为活动的标注。
2.特征提取：针对传感器数据，需要对数据进行特征提取。特征提取应考虑到数据的时间序列特点，选取合适的特征提取算法，例如基于小波变换的特征提取。
3.模型构建：根据数据准备和特征提取的结果，应构建一种集成学习的模型，通过集成多个分类模型来提高分类精度。应该考虑到多个分类模型的差异性，选择合适的集成方法。
4.实验与评估：对构建的模型进行实验与评估，应该使用合适的指标对模型进行评估，例如正确率、召回率、F1分数等。
5.结果分析与改善：对实验结果进行分析，并对模型进行优化改善，提高分类效果。
具体要求：
1.文章撰写格式符合学术规范，要求语言简明流畅、逻辑清晰、结构严谨；
2.实验必须经过实验室验证，实验数据应详细记录，要求结果准确可靠；
3.要求实验结果符合一定标准，使研究结果具有一定的可比性和推广价值。
计划安排：
1.第一部分：调研和文献综述，时间2周。
2.第二部分：数据准备和特征提取，时间3周。
3.第三部分：模型构建和实验，时间4周。
4.第四部分：结果分析和改善，时间3周。
5.第五部分：论文编写、修改和定稿，时间3周。
总计划时间：15周。
参考文献：
1.张铁林，李亚津，刘振杰.基于特征工程和集成学习算法的人体运动行为识别[J].电子设计工程,2019,27(2):32-35.
2.王小雨，冯江洲，张弘.一种基于集成学习的人体活动行为监测方法[J].控制与决策,2020,35(2):61-67.
3.周柏桥，金威.基于集成模型的人体行为识别研究[J].计算机研究与发展,2018,55(8):1655-1665.