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Das Clustering und die Erkennung von Aktivitäten ist ein wichtiger Forschungstrend im Bereich Smart Home. Die aus dem Trainingsprozess gewonnenen Ergebniscluster werden bei der Erkennung, Steuerung und Vorhersage von Aktivitäten in einem sensorgesteuerten Smart Home eingesetzt. Aktivitäten unterscheiden sich voneinander durch typische Merkmale wie z.B. ausgelöste Sensorsätze oder zeitliche Merkmale. In dieser Arbeit stellen wir eine Smart-Home-Infrastruktur vor und schlagen einen unbeaufsichtigten Ansatz zum Clustern von Aktivitäten im Haus auf der Grundlage zeitlicher Merkmale vor. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass der neue Ansatz flexiblere und genauere Clustering-Ergebnisse im Vergleich zum Smart-Home-System AALO liefert, das in der Forschungsarbeit von Enamul Hoque et al. vorgestellt wurde.
A propos de l'auteur
Duy Nguyen est né et a grandi dans la province de Binh Duong, au Viêt Nam. Il a obtenu une licence en informatique à l'université de l'enseignement technique en 2006. Il a obtenu une maîtrise en technologies de l'information à l'Université nationale du Viêt Nam (UIT). Il est actuellement chargé de cours à la faculté des technologies de l'information de l'université de Binh Duong, au Viêt Nam.
