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这项技术正在推动智能城市的发展。智能城市由智能组件组成，例如智能家居。在智能家居中，人们使用各种传感器来使环境变得智能，而智能家居中的智能设备可用于检测其中人员的活动。检测智能家居用户的活动可能包括检测做饭或看电视等活动。检测智能家居居民的活动可以极大地帮助老年人或照顾孩子，甚至促进安全问题。传感器收集的信息可用于检测活动类型；然而，主要的挑战是大多数活动检测方法的精度较差。在所提出的方法中，为了减少数据挖掘技术的聚类误差，提出了一种使用水黾算法的混合学习方法。在所提出的方法中，该算法可用于特征提取阶段，并专门提取机器学习的主要特征。对所提出方法的分析表明，其精度为 97.63%，准确率为 97.12%，F1 指数为 97.45%。与类似算法（例如蝴蝶优化算法、哈里斯鹰优化算法、黑寡妇优化算法）相比，它在检测用户活动时具有更高的精度。
水黾算法与人工神经网络
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