概率软逻辑驱动的多层次老年人活动识别方法提升护理精确度

随着全球老龄化进程的加快，老年人的日常行为管理和护理成为了亟待解决的社会问题。为应对这一挑战，本论文提出了一种创新的研究方法，即基于概率软逻辑（Probabilistic Soft Logic，PSL）的多层次识别和推理。PSL是一种结合了概率理论与传统逻辑的工具，它允许在不确定性环境中处理复杂的决策问题，特别适合于处理模糊和不确定的数据，这对于老年人的日常活动识别非常适用。 论文的主要目标是设计一种模型，利用数据驱动和知识融合的方式，通过多层次分析对老年人的行为进行建模。这种方法的优势在于它能够精确地识别不同阶段的日常活动，包括正常行为和异常行为，如跌倒、走失等可能的健康风险指标。相比于传统的隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model, HMM），PSL展现出更高的识别精度，尤其是在处理复杂模式和不完全信息时。此外，由于采用了多层次分析，这种方法还能提高系统的响应速度，使得实时监控和预警更为高效。 研究团队由来自西南科技大学计算机科学与技术学院和理学院以及中国科学技术大学计算机科学与技术学院的多位学者组成，他们分别在数据挖掘、文本挖掘、知识工程等领域有着丰富的经验和深厚的研究背景。张嘉作为硕士研究生，专注于数据挖掘，而张晖教授则担任主要研究工作，带领团队探索文本挖掘和知识工程的应用。其他研究人员如杨春明副教授、赵旭剑副教授和李波讲师也在各自的专业领域贡献力量。 实验结果证实了这种方法的有效性，论文详细阐述了实验设计、数据集和评估指标，以及与现有技术如HMM和非层次识别方法的对比分析。结论部分强调了该方法在老年人护理中的实际应用价值，特别是在提高生活质量、预防意外事件和优化资源分配方面。 这篇论文为解决老年人护理中的活动识别问题提供了一个新颖且高效的解决方案，展示了概率软逻辑在多层次识别和推理中的潜力，对推动医疗保健和社会服务领域的智能化发展具有重要意义。