一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及一種老年人信息服務(wù)系統(tǒng)，特別設(shè)及一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模 型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，我國(guó)是世界上老年人口最多的國(guó)家之一。由于我國(guó)的獨(dú)生子女制度，使得城 市的家庭結(jié)構(gòu)由原來(lái)幾世同堂的大家庭結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在獨(dú)立的小家庭模式。老年人思想觀 念的轉(zhuǎn)變也促使現(xiàn)代老年人日益傾向于不依賴子女而獨(dú)立生活。在老年人獨(dú)立生活的模式 下，關(guān)愛(ài)老年人，幫助他們追求更加幸福的晚年生活，是整個(gè)社會(huì)的責(zé)任和義務(wù)。
[0003] 老齡化的飛速發(fā)展，使得老年消費(fèi)群體成為了信息化服務(wù)市場(chǎng)中的藍(lán)海。與如此 巨大的市場(chǎng)形成鮮明對(duì)比的是，目前市場(chǎng)上為老年人提供智能化安全信息服務(wù)和健康信息 服務(wù)的產(chǎn)品并不多見(jiàn)，且大多操作復(fù)雜、功能單一、智能化程度低，遠(yuǎn)遠(yuǎn)無(wú)法滿足目前老年 消費(fèi)市場(chǎng)的需求。針對(duì)老年人屯、理生理特點(diǎn)，W智能化和信息化為核屯、，采用先進(jìn)的人工智 能技術(shù)和云計(jì)算技術(shù)，利用可穿戴式的智能手環(huán)對(duì)老年人的日常生活行為進(jìn)行識(shí)別和分 析，進(jìn)而為老年人提供智能化安全信息服務(wù)和健康信息服務(wù)，既具有巨大的市場(chǎng)需求，也具 有廣闊的發(fā)展空間。
[0004] 然而，目前業(yè)界的行為識(shí)別產(chǎn)品大多采用簡(jiǎn)單的特征識(shí)別算法，即對(duì)采集的數(shù)據(jù) 進(jìn)行預(yù)處理(去噪、濾波等)后，進(jìn)行特征提取，并通過(guò)提取的特征進(jìn)行判斷識(shí)別。該方法的 判別大多具有孤立性和偶然性。結(jié)合時(shí)間的連續(xù)體征變化規(guī)律分析才能幫助個(gè)體用戶數(shù)據(jù) 和廣譜人群進(jìn)行對(duì)比，并建立個(gè)體基準(zhǔn)規(guī)律及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是連續(xù)信號(hào)分析和識(shí) 別的最佳模型之一，但因?yàn)樗惴◤?fù)雜、計(jì)算量大，難W直接在手環(huán)端實(shí)現(xiàn)。同時(shí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 訓(xùn)練基于梯度下降算法，具有收斂緩慢、易陷入局部極值等缺點(diǎn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[000引本發(fā)明的目的在于提供一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系 統(tǒng)，該系統(tǒng)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和識(shí)別分別在云服務(wù)器端和智能手環(huán)端完成，并通過(guò)云端實(shí) 現(xiàn)數(shù)據(jù)同步，具有數(shù)據(jù)傳輸量小、易于實(shí)現(xiàn)、識(shí)別速度快和準(zhǔn)確度高等特點(diǎn)。
[0006]為實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下： 本發(fā)明提供一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)，包括云服務(wù)器 和老年人智能手環(huán)； 所述的云服務(wù)器包括行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)和母神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊；云服務(wù)器中云 計(jì)算平臺(tái)分別與行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)和母神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊連接； 行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)，用于存儲(chǔ)老年人的姿態(tài)數(shù)據(jù)和對(duì)應(yīng)的行為分析和健康分析數(shù)據(jù)，為 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提供訓(xùn)練和測(cè)試的樣本;母神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始結(jié)構(gòu)模型，并 通過(guò)樣本訓(xùn)練成成熟的老年人行為識(shí)別模型；云計(jì)算平臺(tái)，用于提供樣本數(shù)據(jù)預(yù)處理、神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)建模的計(jì)算資源； 所述的老年人智能手環(huán)包括MCU、GPS模塊、RFID模塊、3G/4G模塊、藍(lán)牙模塊、ZigBee模 塊、6軸巧螺儀和加速度傳感器、光電屯、率傳感器、溫度傳感器、子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、外部復(fù)位、 L邸燈、馬達(dá)和按鍵;老年人智能手環(huán)中MCU通過(guò)UART接口與GI^模塊、RFID模塊、3G/4G模塊、 藍(lán)牙模塊和Zi濁ee模塊連接，通過(guò)SPI接口與6軸巧螺儀和加速度傳感器、光電屯、率傳感器、 溫度傳感器和子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊連接，通過(guò)GPIO接口與外部復(fù)位、L邸燈、馬達(dá)和按鍵連接； GPS模塊，用于對(duì)老年人進(jìn)行室外定位;RFID模塊，用于對(duì)老年人進(jìn)行住宅內(nèi)定位;3G/ 4G模塊，用于實(shí)現(xiàn)智能手環(huán)端和云服務(wù)器端的數(shù)據(jù)同步;藍(lán)牙模塊，用于實(shí)現(xiàn)智能手環(huán)端和 移動(dòng)服務(wù)端(手機(jī)、平板等）的數(shù)據(jù)交互;ZigBee模塊，用于實(shí)現(xiàn)智能手環(huán)端對(duì)其它物聯(lián)網(wǎng)設(shè) 備的控制;優(yōu)選的，所述其它物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備包括在老年人家中安裝的智能安防系統(tǒng)、智能健康 監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和智能家居系統(tǒng)等;6軸巧螺儀和加速度傳感器，用于采集老年人在日常生活中的 行為姿態(tài)數(shù)據(jù);光電屯、率傳感器，用于采集老年人的屯、率數(shù)據(jù);溫度傳感器，用于采集老年 人的體溫?cái)?shù)據(jù);子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，用于接收云服務(wù)器端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)并實(shí)現(xiàn)智能手環(huán)端 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型;外部復(fù)位，W按鍵的形式實(shí)現(xiàn)對(duì)手環(huán)的復(fù)位;Lm)燈，用于實(shí)現(xiàn)對(duì) 關(guān)鍵信息的顯示和報(bào)警；馬達(dá)，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)關(guān)鍵信息的震動(dòng)提醒;按鍵，用于實(shí)現(xiàn)對(duì)智能手 環(huán)的基本設(shè)定和控制。
[0007]本發(fā)明還提供一種基于柯西混合蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，包括W下步驟： (1) 初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，確定適應(yīng)度 函數(shù)； (2) 根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)確定混合蛙跳算法中青蛙的維數(shù)S，設(shè)定種群規(guī)模P、模因組個(gè) 數(shù)m、組外迭代次數(shù)i terg和組內(nèi)迭代次數(shù)i ten，初始化蛙群； (3) 將蛙群中各個(gè)青蛙的參數(shù)帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和期望輸出計(jì)算 適應(yīng)度函數(shù)并記錄每個(gè)青蛙的適應(yīng)度； (4) 評(píng)估并保存全局適應(yīng)度最優(yōu)的青蛙：^^ ; 巧)根據(jù)蛙群中各個(gè)青蛙的適應(yīng)度重新排序青蛙并按照下式劃分模因組： 雌二巧輝-1) 6若片封去納}，1敘丘W 其中抑為第i個(gè)模因組，蛙群;每個(gè)模因組中具有最優(yōu)和最差適應(yīng) 度的青蛙分別記為為和部； (6)各模因組內(nèi)根據(jù)下式進(jìn)行局部捜索： L 姑.)二 nmd 乂 {X滿)一器.。解) 馬.哲+秒二馬約+直"(句 巧郵< A-約 < 巧祖 其中?"^為[0，1]間的獨(dú)立隨機(jī)數(shù)，*為迭代次數(shù)，每^和*^^^為青蛙允許移動(dòng)的距離 范圍；經(jīng)過(guò)更新后，如果得到的青蛙適應(yīng)度優(yōu)于龍W約，則取代模因組內(nèi)的龍W約， 否則使用改進(jìn)的下式重新執(zhí)行局部捜索過(guò)程： A八)二 Ccmchy X (J{斯-Xw 做 其中Cauchy為滿足柯西分布的隨機(jī)數(shù)；如果仍然沒(méi)有改進(jìn)，則隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)新解 尤〇：+1)取化卸輯； (7) 當(dāng)完成局部捜索后，將所有模因組內(nèi)的青蛙進(jìn)行全局混洗； (8) 判斷是否滿足算法的終止條件，如果為否，則跳轉(zhuǎn)至步驟(3)，如果為是，則跳轉(zhuǎn)至 步驟(9); (9) 算法終止后所得到的全局最優(yōu)解:?為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的參數(shù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完 成;將訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)云端同步至智能手環(huán)端的子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，得到訓(xùn)練成熟的 行為識(shí)別模型，并在智能手環(huán)端實(shí)現(xiàn)對(duì)老年人的行為識(shí)別與分析。
[0008] 本發(fā)明的有益效果在于： (1)該基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)通過(guò)在云服務(wù)器端訓(xùn)練神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型和智能手環(huán)端使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別模型的雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在嵌入式設(shè)備上的訓(xùn)練建模問(wèn)題，數(shù)據(jù)傳輸量小、易于實(shí)現(xiàn)、識(shí)別速度快、準(zhǔn)確度高。
[0009] (2)云服務(wù)器上采用專業(yè)的老年人行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)，可針對(duì)老年人的姿態(tài)數(shù)據(jù)和 生理數(shù)據(jù)對(duì)老年人進(jìn)行行為分析和健康分析，提升了用戶的體驗(yàn)。
[0010] (3)采用柯西混合蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，能夠有效的利用柯西分布的長(zhǎng) 尾特性獲得更大的捜索空間，提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的全局捜索能力和收斂速度，增強(qiáng)了神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)行為識(shí)別模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。
【附圖說(shuō)明】
[0011] 圖1是本發(fā)明基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)框圖。
[0012] 圖2是本發(fā)明基于混合蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0013] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的實(shí)施方 式作進(jìn)一步詳細(xì)說(shuō)明： 如圖1所示，本發(fā)明提供一種基于雙神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為識(shí)別模型的老年人信息服務(wù)系統(tǒng)，包 括云服務(wù)器和老年人智能手環(huán);所述的云服務(wù)器包括行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)、云計(jì)算平臺(tái)和母神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊;所述的老年人智能手環(huán)包括MCU、GPS模塊、RFID模塊、3G/4G模塊、藍(lán)牙模塊、 ZigBee模塊、6軸巧螺儀和加速度傳感器、光電屯、率傳感器、溫度傳感器、子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊、 外部復(fù)位、LED燈、馬達(dá)和按鍵;云服務(wù)器中云計(jì)算平臺(tái)分別與行為分析數(shù)據(jù)庫(kù)和母神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)模塊連接;老年人智能手環(huán)中MCU通過(guò)UART接口與GI^模塊、RFID模塊、3G/4G模塊、藍(lán)牙模 塊和ZigBee模塊連接，通過(guò)SPI接口與6軸巧螺儀和加速度傳感器、光電屯、率傳感器、溫度傳 感器和子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊連接，通過(guò)GPIO接口與外部復(fù)位、L邸燈、馬達(dá)和按鍵連接。
[0014] 如圖2所示，本發(fā)明還提供一種基于柯西混合蛙跳優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法，包 括W下步驟： (1) 初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，設(shè)定網(wǎng)絡(luò)的輸入層、隱含層和輸出層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，確定適應(yīng)度 函數(shù)； (2) 根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)確定混合蛙跳算法中青蛙的維數(shù)S，設(shè)定種群規(guī)模P、模因組個(gè) 數(shù)m、組外迭代次數(shù)i terg和組內(nèi)迭代次數(shù)i ten，初始化蛙群； (3) 將蛙群中各個(gè)青蛙的參數(shù)帶入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出值和期望輸出計(jì)算 適應(yīng)度函數(shù)并記錄每個(gè)青蛙的適應(yīng)度； (4) 評(píng)估并保存全局適應(yīng)度最優(yōu)的青蛙; 巧)根據(jù)蛙群中各個(gè)青蛙的適應(yīng)度重新排序青蛙并按照下式劃分模因組： 嗚=戰(zhàn)+。"_ 1)6巧1引；^納}. 1到皂^?2 其中抑為第i個(gè)模因組，蛙群P=證，，Z^};每個(gè)模因組中具有最優(yōu)和最差適應(yīng) 度的青蛙分別記為為和為； (6) 各模因組內(nèi)根據(jù)下式進(jìn)行局部捜索： L誠(chéng))=mnd 乂{X滿)…為賊) 挺+巧二