运动数据中的最优关联数据的分类分析

摘要：

针对传统的分类方法在对运动数据的最优关联数据进行分类时,存在分类误差大、效率低的问题,提出基于决策树寻优的运动数据中的最优关联数据的分类算法.采用有向图模型构建运动数据的最优关联数据分布式结构模型,对采集的运动数据进行非线性时间序列特征重构,在重构的运动数据高维特征空间中进行运动数据的关联性映射,提取反映运动数据类别的属性特征,通过决策树寻优方法实现运动数据的自适应分类.仿真结果表明,采用该方法进行运动数据中的最优关联数据分类,其准确性较好、误分率较低,从而有效挖掘运动数据的关联信息,实现运动特征监测.

关键词：运动数据、关联数据、分类算法、数据挖掘、特征提取

所属期刊栏目：40

分类号：TN911-34;TP391

资助基金：福建省教育科学"十二五"规划项目FJJKCG14-112

在线出版日期：2018-01-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：53-55