Learning Algorithm for Human Activity Detection in Smart Environments

Botón-Fernández, Vicente; Lozano-Tello, Adolfo

doi:10.1109/wi-iat.2011.80

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“…Co mo ya se ha mencionado, gran parte del desarrollo de esta fase está incluida en los trabajos previos [2] y [17], por lo que en este sub-apartado se presenta un resumen de la mis ma para entender los nuevos camb ios añadidos a partir de la siguiente etapa. Las bases del algorit mo que rige este módulo están fuertemente influenciadas por el algorit mo Apriori de Rekesh Agrawal [18].…”

Section: Primera Fase: Descubrir Patrones Periódicosunclassified

Aprendizaje de Secuencias de AcciÓN Para la Toma de Decisiones en Instalaciones DomÓTicas

Botón-Fernández¹,

Redondo-García²,

Lozano-Tello³

2012

COMPUTER

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Conocer los hábitos de comportamiento de los individuos puede contribuir a la to ma de decisiones en entornos centrados en los humanos. Este trabajo presenta un modelo de aprendizaje dentro del proyecto IntelliDo mo, un sistema capaz de aprender los hábitos de los indiv iduos y de realizar la to ma de decisiones para generar automát icamente reglas de producción que anticipen las actividades periódicas y frecuentes de los usuarios. La capa de aprendizaje incorpora nuevas características como la detección de secuencias de acción, ya que los hábitos pueden definirse mejor si están relacionados con acciones encadenadas, creando relaciones de acción-acción.

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Section: Primera Fase: Descubrir Patrones Periódicosunclassified

Aprendizaje de Secuencias de AcciÓN Para la Toma de Decisiones en Instalaciones DomÓTicas

Botón-Fernández¹,

Redondo-García²,

Lozano-Tello³

2012

COMPUTER

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Analysis of Sequential Events for the Recognition of Human Behavior Patterns in Home Automation Systems

Lozano-Tello

Botón-Fernández

2012

Advances in Intelligent and Soft Computing

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Intelligent Management Systems for Energy Efficiency in Buildings

Paola

Ortolani

et al. 2014

ACM Comput. Surv.

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In recent years, reduction of energy consumption in buildings has increasingly gained interest among researchers mainly due to practical reasons, such as economic advantages and long-term environmental sustainability. Many solutions have been proposed in the literature to address this important issue from complementary perspectives, which are often hard to capture in a comprehensive manner. This survey article aims at providing a structured and unifying treatment of the existing literature on intelligent energy management systems in buildings, with a distinct focus on available architectures and methodology supporting a vision transcending the well-established smart home vision, in favor of the novel Ambient Intelligence paradigm. Our exposition will cover the main architectural components of such systems, beginning with the basic sensory infrastructure, moving on to the data processing engine where energy-saving strategies may be enacted, to the user interaction interface subsystem, and finally to the actuation infrastructure necessary to transfer the planned modifications to the environment. For each component, we will analyze different solutions, and we will provide qualitative comparisons, also highlighting the impact that a single design choice can have on the rest of the system.

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Learning Algorithm for Human Activity Detection in Smart Environments

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Aprendizaje de Secuencias de AcciÓN Para la Toma de Decisiones en Instalaciones DomÓTicas

Aprendizaje de Secuencias de AcciÓN Para la Toma de Decisiones en Instalaciones DomÓTicas

Analysis of Sequential Events for the Recognition of Human Behavior Patterns in Home Automation Systems

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