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传感器技术、无线通讯技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术、微电子技术等领域的进步及相互结合，推动了无线传感器网络的快速发展。无线传感器网络将逻辑上的信息世界与客观上的物理世界连接起来，改变了人类与环境的交互方式，提供了利用逻辑信息来表述客观世界的一种有效的、便捷的方法。目前，无线传感器网络已经广泛地应用于环境智能、环境监控、工业制造、交通运输、军事工程等众多领域。作为无线传感器网络的一个重要应用领域，环境智能泛指能感知到用户的存在并为其提供智能化服务的电子环境和系统。环境智能的实现依赖于与用户行为密切相关的环境信息的采集和处理，依赖于对用户行为的分析、判断和推理，如；判断用户的位置、识别用户的行为、检测用户与环境的交互等，并在此基础上为用户提供智能化的服务。本文的研究主要针对环境智能中的两个研究重点：行为识别和目标定位。对于行为识别，介绍了基于环境变量的行为识别、人物交互式行为识别和穿戴式行为识别三种方法，并着重分析了穿戴式行为识别方法。穿戴式行为识别方法常采用监督学习方法，但该方法不具有异常检测能力和扩展学习能力。本文引入一类分类算法，利用组合高斯一类分类模型来判断行为是否是己知
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