Ulteriori informazioni
Il raggruppamento e il riconoscimento delle attività è un importante filone di ricerca sulla smart home. I cluster di risultati ottenuti dal processo di addestramento vengono applicati per riconoscere, controllare e prevedere le attività all'interno di una casa intelligente dotata di sensori. Le attività si differenziano l'una dall'altra per caratteristiche tipiche, come gli insiemi di sensori attivati o quelli temporali. In questo lavoro, presentiamo un'infrastruttura per case intelligenti e proponiamo un approccio non supervisionato di clusterizzazione delle attività domestiche basato su caratteristiche temporali. I risultati degli esperimenti dimostrano che il nuovo approccio crea risultati di clustering più flessibili e accurati rispetto al sistema di smart home denominato AALO riportato nel lavoro di ricerca di Enamul Hoque et al. Inoltre, in questo lavoro si dimostra che i risultati del clustering influiscono in modo significativo sul risultato del processo di previsione della prossima attività attraverso i risultati del confronto sperimentale.
Info autore
Duy Nguyen è nato e cresciuto nella provincia di Binh Duong, in Vietnam. Ha conseguito la laurea in informatica presso l'Università di istruzione tecnica nel 2006. Ha conseguito il Master in Tecnologia dell'informazione presso l'UIT, l'Università nazionale del Vietnam. Attualmente lavora come docente presso la Facoltà di Informatica dell'Università di Binh Duong, Vietnam.
