ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







A Transfer Learning Based Technique For Activity Recognition In Smart Homes

العنوان بلغة أخرى: تقنية نقل التعلم للتعرف على الأنشطة في المنازل الذكية
المؤلف الرئيسي: الخطيب، خالد (مؤلف)
مؤلفين آخرين: سمارة، سامر (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2018
موقع: إربد
الصفحات: 1 - 61
رقم MD: 974307
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: جامعة اليرموك
الكلية: كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

173

حفظ في:
LEADER 04772nam a22003377a 4500
001 1503481
041 |a eng 
100 |9 525529  |a الخطيب، خالد  |e مؤلف 
245 |a A Transfer Learning Based Technique For Activity Recognition In Smart Homes 
246 |a تقنية نقل التعلم للتعرف على الأنشطة في المنازل الذكية 
260 |a إربد  |c 2018 
300 |a 1 - 61 
336 |a رسائل جامعية 
502 |b رسالة ماجستير  |c جامعة اليرموك  |f كلية تكنولوجيا المعلومات وعلوم الحاسوب  |g الاردن  |o 0080 
520 |a يعتبر التعرف على النشاط البشري مهمة أساسية في البيوت الذكية، حيث يعد اكتشاف الأنشطة البشرية مجموعة من التقنيات التي يمكن استخدامها في نطاق واسع من التطبيقات، ويعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهم بيانات المستشعر وللحصول على استخدام المعلومات لأنشطة التعرف والتتبع. ومع ذلك، تم تصميم العديد من التقنيات التي تم تطويرها لحالات مبسطة. يتمثل أحد التحديات في التعرف على النشاط في الحاجة إلى جمع كميات كبيرة من البيانات وتوضيحها حتى يكون بمقدورنا تنفيذ خوارزميات اكتشاف وتمييز الأنشطة التقليدية. هذه المرحلة الأولية من جمع البيانات وتحليلها ينتج عنها عملية تثبيت مطولة واستثمار مدة زمنية طويلة لكل مساحة ومنزل جديدين. يتناول نقل التعلم مشكلة كيفية الاستفادة من المعرفة المكتسبة مسبقا (المصدر) لتحسين كفاءة التعلم في مجال جديد (المجال المستهدف) واستخدامه كحل لمعالجة قضايا التنوع للتعرف على النشاط في المنازل الذكية. في هذه الرسالة، نقترح طريقة جديدة لنقل المعرفة المكتسبة من الأنشطة إلى مساحة جديدة من أجل الاستفادة من عملية التعلم في البيئة الجديدة. لقد استخدمنا نهجين في العمل، أولا) نهج التسمية من خلال إطار نافذة ثابت للبيانات، حيث يتم تقسيم البيانات ووضع علامات عليها استنادا إلى فترة زمنية محددة وهي متوسط الفترة الزمنية للأنشطة العامة، ثانيا) نهج تسمية ديناميكية حيث تعتمد التجزئة والتقسيم على زمن النشاط المستكشف، وبالتالي فإن طول المقاطع ستكون مختلفة تعتمد على الأنشطة المكتشفة. للتحقق من صحة خوارزمياتنا، استخدمنا مجموعة من البيانات التي تم جمعها في العديد من البيئات الذكية ذات التخطيطات والتقسيمات المختلفة وأيضا ذات سلوكيات الأفراد المختلفة. يعرض أسلوب حجم الإطار الثابت نتائج جيدة عندما يكون للأنشطة وقتا زمنيا بينها أكبر من حجم نافذة التجزئة. بينما يتمتع النهج الديناميكي بأفضل نتيجة للدقة الشاملة للنطاقات الثلاثة المستهدفة ويمكنه التعامل مع مختلف الظروف. لكن لا يمكن للطريقتين التعامل بشكل جيد مع الأنشطة التي لها نفس طبيعة العمل. 
653 |a تقنية نقل التعلم للتعرف على الأنشطة  |a المنازل الذكية  |a تقنيات الذكاء الاصطناعي 
700 |9 525531  |a سمارة، سامر  |g ٍSamarah, Samer M. J.  |e مشرف 
856 |u 9802-003-012-0080-T.pdf  |y صفحة العنوان 
856 |u 9802-003-012-0080-A.pdf  |y المستخلص 
856 |u 9802-003-012-0080-C.pdf  |y قائمة المحتويات 
856 |u 9802-003-012-0080-F.pdf  |y 24 صفحة الأولى 
856 |u 9802-003-012-0080-1.pdf  |y 1 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0080-2.pdf  |y 2 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0080-3.pdf  |y 3 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0080-4.pdf  |y 4 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0080-5.pdf  |y 5 الفصل 
856 |u 9802-003-012-0080-O.pdf  |y الخاتمة 
856 |u 9802-003-012-0080-R.pdf  |y المصادر والمراجع 
930 |d y 
995 |a Dissertations 
999 |c 974307  |d 974307 

عناصر مشابهة