arXiv · cs.AI· Limon Bin Hossain, Md Sadib Rahman Ananta·· 1 天前
可解释机器学习用于纺织压力姿态筛查：袖套传感器研究
What the Sleeve Feels: Explainable Machine Learning for Textile Pressure-Based Postural Screening
arXiv:2610.10015v1阅读论文 PDF ↗
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作者：Limon Bin Hossain, Md Sadib Rahman Ananta
首次提交：2026-10-07 21:04
研究任务与主要进展
研究以针织压电阻前臂袖套为测试对象，将日常活动分为中性、潜在不良、功能或过渡三类，并用29项可解释压力分布特征进行姿态筛查。基于论文摘要，严格按受试者划分的调优XGBoost在未见测试受试者上取得0.818准确率、0.788平衡准确率和0.801宏平均F1。SHAP、特征组消融、逐活动误差分析和模拟穿戴旋转压力测试用于分析模型的泛化、可解释性与鲁棒性。
阶段、条件与复现 · 深读核对
- 新能力对应什么具体任务与最小输入输出？
- 代码、模型、数据、许可与可用入口是否明确？
- 效果、总成本、失效条件与实际工作流如何验证？
这些是阅读核对问题；材料未说明的条件保留未知。请结合上方论文版本、资料范围与原文核验。
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