改进的蜜蜂交配随机森林：提升人体姿态识别准确性和鲁棒性

本文主要探讨了"改进的随机森林算法及其在人体姿态识别中的应用"。随着计算机工程技术的发展，尤其是MEMS技术和无线传感器网络技术的进步，基于加速度传感器的人体姿态识别成为了一种实用且便携的识别方法。传统随机森林算法虽然因其易用性和良好的性能被广泛应用，但它存在静态性问题和容易陷入局部最优的局限。 作者针对这些缺点，提出了采用蜜蜂交配优化策略来改进随机森林算法。蜜蜂交配优化是一种生物启发式的搜索算法，它模仿蜜蜂的觅食行为，能够有效地避免局部最优解，提高全局搜索能力。这种改进的算法旨在增强随机森林的泛化能力和稳健性，使其在处理复杂多变的运动数据时更具优势。 研究者构建了一个结合MMA7260三轴加速度传感器和CC2430无线通信模块的数据采集系统，通过收集五种日常行为和一种异常行为的数据，以评估算法在实际场景中的性能。数据采集过程中，他们从加速度信号中提取了包括近斜率、前后差、均值、均方根和信号幅值面积在内的五类特征矢量，这些特征是后续分类的重要依据。 实验结果显示，改进后的随机森林算法在人体姿态识别任务中表现优异，能够准确地识别出六种行为，其分类预测准确率和行为识别率都很高。此外，算法还展现出良好的稳定性和鲁棒性，即使面对噪声干扰也能保持较高的识别性能。整体而言，该研究不仅提升了解决人体姿态识别问题的算法效率，也为其他领域的机器学习和模式识别提供了新的思路和技术支持。 总结来说，这篇论文的核心贡献在于提出了一种创新的随机森林优化策略，并通过实际应用验证了其在人体姿态识别领域的有效性和实用性。这对于推动计算机工程与应用领域，特别是在智能穿戴设备和健康监测系统的研发中具有重要的理论和实践价值。