[发明专利]一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架

权利要求书

1.一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架，其特征在于，包括：数据源、传感器控制单元、数据接纳控制单元、数据补全单元和行为识别单元；

数据源包括三个惯性传感器，分别是重力加速度器、线性加速度器和陀螺仪，传感器与环境和用户进行交互，获取实时数据；

传感器控制单元根据数据接纳控制单元的反馈信息，控制传感器的开关和采样频率；

数据接纳控制单元根据当前数据判断数据是否为有效数据，若为有效数据，将数据传递给数据补全单元，并且对传感器控制单元做出反馈，否则反馈传感器控制单元降低采样频率；

数据补全单元将有缺失的数据进行补全，生成完整的数据供给后续的行为识别单元进行识别；

应用框架的工作具体包括以下步骤：

1)数据源中的各个传感器单独收集数据，分别形成输入数据流，按时间顺序进行组织，由传感器控制单元进行存储；

2)从当前时刻t开始，传感器控制单元根据大小为w的滑动窗口，在各个传感器缓存的数据中向前选取从t-w到t的数据；对于同一时刻下的各个传感器数据，将它们拼接成同一个向量d_i，于是将该窗口内的向量组织为D_t＝d₁,d₂,…,d_t，将原始数据传递给数据接纳控制单元；其中，w为正实数，单位为秒；

3)数据接纳控制单元包含预先训练的二分类分类器模型，用于判断这段时间内，手机处于用户身上或不是；将向量作为输入，输出为在用户身上或不是；若判断手机不在用户身上，则将该时段内的数据判断为无效数据舍弃，同时根据确定的策略对传感器控制单元进行反馈，关闭部分传感器或是降低采样频率；若判断手机是在用户身上，则将有效数据传递给数据补全单元，并且反馈给传感器控制单元；

4)数据补全单元收集从数据接纳控制单元传递来的有效数据，从当前时刻t开始，根据大小为S、重叠率为λ、天数为d的滑动窗口，选取当天及之前d-1天的数据，在每天中选取从当前时刻t开始、向前选取到t-S时刻的数据，将数据组织成矩阵，通过指示矩阵标记数据矩阵中的缺失值，将这两个矩阵作为输入传递给预设数据补全算法，对含缺失值的有效数据进行补全，将补全的完整数据传递给上层行为识别单元；其中，S、λ、d为正实数，d单位为天；

5)行为识别单元在完整数据集上完成对应的行为识别操作。

2.如权利要求1所述的一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架，其特征在于：步骤1)具体过程为：

1.1)传感器控制单元创建大小预先确定的缓存D；

1.2)各个传感器按照相同的采样频率进行数据采集，将各个传感器获得的数据存入D，并按照不同的传感器分开存储，其中每个传感器内的数据按照时间先后存储；

1.3)定义D中各个传感器的缓存数据的最长保留时间为h秒，超过保留时间的数据写入固定存储设备中。

3.如权利要求1所述的一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架，其特征在于：步骤4)具体过程为：

4.1)数据补全单元包含大小预先确定的运行时缓存，该缓存对历史数据按照每一天的形式划分，将一天的数据排列成一行；

4.2)数据补全单元根据大小为S、重叠率为λ、天数为d的滑动窗口，选取从当天及之前d-1天的数据，在每天中选取从当前时刻t开始，向前选取到t-S时刻的数据，将这些数据组织成新的矩阵，该矩阵会包含若干缺失数据，通过一个指示矩阵标记具体哪个位置的值是缺失的；

4.3)数据补全单元中包含包装好的数据补全算法，将数据矩阵和指示矩阵作为输入传递给数据补全算法，算法的输出为不包含缺失值的完整矩阵，将完整矩阵传递给上层行为识别单元。

4.如权利要求1所述的一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架，其特征在于：步骤5)具体过程为：

5.1)行为识别单元包含预设的行为识别算法，在完整的数据集上进行数据处理，获得和具体应用相关的输出。