行为检测

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在本项目中，我们通过Matlab实现了人体行为姿态检测与识别，其中包含视频分析、行为测试、预警机制以及打架斗殴的识别。整个系统采用GUI界面，使得用户可以方便地进行实时行为监测与数据分析。 视频分析：通过Matlab对视频中的人物进行姿态识别，提取关键骨骼点，准确分析人体动作。 行为测试与预警：系统能够自动识别特定行为并在发生异常时发出预警通知，尤其是对于打架斗殴行为，能够有效预测并提醒监控人员。 GUI界面：系统提供友好的图形界面，用户可以直接上传视频，选择测试行为并查看分析结果。 该系统的开发不仅提供了行为分析的高效工具，还能在紧急情况下提供及时的预警，提升安全监控效率。

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2019年8月至2019年10月间，我在卡罗林斯卡研究所Ampatzis实验室实习，开发了一种新的方法来跟踪图像反转的欺诈行为。这个存储库包含了分析收集数据的多种方法。特别是针对斑马鱼的暗沙行为，我们测试了来自两个不同组的七个个体：对照组和转基因组。转基因品系表现出Purkinge细胞的损伤，因为它们编码了肉毒杆菌毒素。我们使用Matlab进行数据分析，测试了相同处理的七条鱼。测试在装有500毫升水的黑色墙壁罐中进行，视频修剪和处理过程详细记录于此。

针对电力盗窃问题，提出了基于数据挖掘的自动检测方法。引入了长短期记忆单元（LSTM）优化循环神经网络（RNN），通过门控机制改善算法训练中的梯度消失现象。并行化网络处理长序列输入特征，克服了传统RNN处理长序列时的信息丢失问题。仿真实验表明，改进算法在相同时间复杂度下，窃电行为识别精度达到92.85%，交叉熵损失降至0.253，AUC增至0.871，显著提升了算法性能。

提供了一份订单信息表SQL脚本，可供MySQL 8.0及以上数据库使用。表中包含用户ID、订单ID、支付状态、支付金额和支付日期。

SQLite 坚固耐用，即使遭遇断电或系统崩溃也能妥善应对。自动化测试对此进行了 91/123 次验证。

本书详细介绍了行为科学（特别是心理学）中使用的基础统计知识，包括描述统计、简单假设检验以及基本的多元统计方法。对于希望进行数据分析的学生来说，这是一本不可多得的参考书。

本项目用Matlab实现了agent的蜂拥行为。通过模拟多个agent的互动，展示了其在不同环境下的行为模式。

本数据集包含来自超星集团在线教学平台的数据，可用于数据挖掘和学习行为分析。