摘要：行为分析面临高维数据带来的特征冗余和计算资源瓶颈,亟需高效的特征选择优化方法与轻量化系统设计。针对行为数据多样性,本文提出了基于改进启发式智能算法的特征选择方法。结合多指标评估提升筛选效果,设计模块化轻量化系统,支持边缘设备部署,采用模型剪枝和量化技术平衡资源消耗与计算效率。实验结果表明,该方法在保证识别精度的同时显著降低了系统复杂度和资源需求,适用于实时行为识别。

　　关键词：行为分析；特征选择；优化算法；轻量化系统

　　0引言

　　行为分析技术高度依赖对高维数据的有效处理,特征选择作为面向对象信息提取的关键步骤,旨在从原始数据中筛选最相关的特征子集。传统特征选择多基于静态数据,难以满足动态生成的数据流需求。针对流式生成特征的在线选择方法,现有研究侧重于可扩展性、准确性与时间效率,却较少关注稳定性。稳定的特征选择结果不仅可以提升算法可信度,更能够增强其实用价值。

　　1相关理论与技术基础

　　1.1行为分析与特征选择概述

　　行为分析是通过采集和处理对象在特定环境下的动作或状态数据,提取其行为特征并建模分析的过程。在大规模行为数据中,特征维度往往较高,存在冗余、噪声和相关性强的问题,这不仅影响模型性能,也显著增加了系统负担[1]。特征选择旨在从原始特征集中筛选出对任务最有价值的子集,从而降低数据维度,提高训练效率与预测精度。

　　1.2主流算法与系统轻量化方法综述

　　特征选择方法主要分为三类：（1）过滤式方法,如信息增益、方差阈值,适合快速筛选但与模型无关；（2）包裹式方法,如递归特征消除,通过模型迭代选择特征,精度高但代价大；（3）嵌入式方法,如L1正则化,在模型训练过程中完成特征筛选,兼顾效率与效果[2]。

　　近年来,启发式智能算法（如遗传算法、蚁群算法等）被广泛应用于特征子集搜索,在高维复杂数据中表现出了较强的灵活性和全局搜索能力。

　　系统轻量化技术方面,主流方法包括模型剪枝、参数量化、知识蒸馏等压缩手段,以及适配边缘设备的推理加速引擎,如TensorRT、NCNN。

　　2特征选择优化算法设计

　　2.1数据预处理与特征评估指标

　　在行为分析任务中,特征选择的前提是数据质量的保障。由于行为数据来源多样,且常伴随缺失值、异常点及量纲不一致问题,因此需进行标准化处理,包括归一化、缺失值填补及异常检测,以消除噪声干扰,提升数据一致性。

　　特征评估需构建多维指标体系,常用方法包括信息增益、互信息、皮尔逊相关系数与方差分析等。以信息增益为例,其计算公式如式（1）所示：

　　式中,Ent(D)表示数据集D的信息熵；Dv为在特征A下取值为v的样本子集。信息增益可衡量特征对分类结果不确定性的减少程度。

　　2.2优化算法原理与改进策略

　　行为数据维度高且冗余特征多,传统特征选择难以兼顾效率与精度。启发式智能算法凭借全局搜索能力成为行为特征提取的有效手段,常见算法包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）和蚁群优化（ACO）。针对行为特征的特殊性,实施改进策略,如引入局部搜索机制、动态调整信息素挥发系数等,提升搜索精度,降低陷入局部最优的风险,从而增强算法探索能力[3]。

　　算法整体流程如图1所示,主要包括特征初始化、适应度计算、搜索策略执行（交叉、变异或路径更新）、最优解更新及终止条件判断。该流程设计既保障了搜索方向合理,又提升了特征子集选择的稳定性和可解释性。改进遗传算法时间复杂度为O(t×p×d),其中t为迭代次数,p为种群规模,d为特征维度。局部搜索与动态参数调节能够有效降低计算开销,提高收敛效率。多轮实验验证了算法在不同数据集和环境中的稳定表现。

　　3实验验证与结果分析

　　3.1实验环境与数据集描述

　　实验在高性能计算平台上开展,以保证优化算法在处理大规模特征选择任务时具备足够的效率和稳定性。硬件配置包括Intel Core i7-12700K处理器、32GB内存以及NVIDIARTX3080显卡,操作系统采用Ubuntu22.04。开发环境基于Python 3.10,结合NumPy、Pandas、Scikit-learn和PyTorch等主流科学计算与机器学习库,构建灵活且高效的实验流程。

　　选用的数据集涵盖真实行为数据与合成复杂行为数据两类,前者用于检验算法对日常行为的识别效果,后者考察算法在面对多样且嵌套行为模式时的泛化能力。数据集的样本数量、特征维度及类别数如表1所示,确保实验评估的全面性和代表性。

　　实验通过这两类数据集的结合,既验证了算法在真实环境中处理多样行为的能力,又考察了其对复杂行为结构的适应能力和抗干扰能力,为后续算法性能分析奠定了坚实基础。

　　3.2对比算法与评估指标设计

　　为验证所提优化算法的有效性,本研究引入多种主流特征选择方法作为对照组,包括ReliefF算法、Lasso回归特征筛选、传统遗传算法（GA）与蚁群特征选择（ACO-FS）。

　　评估指标方面,从精度性、简洁性与稳定性三个维度设定评估标准。分类性能以分类准确率（Accuracy）、F1分数、精确率（Precision）与召回率（Recall）为主；特征子集规模用于评估简洁性；而多轮运行结果的标准差则反映算法稳定性。

　　3.3实验结果展示与分析讨论

　　为全面评估所设计特征选择优化算法的性能,选取两种常用传统算法作为对比对象,即ReliefF算法（简称算法A）和mRMR算法（简称算法B）。通过调整特征选择比例,从100%逐步降至20%,分析三种算法在不同特征维度下的行为识别准确率变化。

　　实验结果显示,优化算法在不同压缩比例下均表现出较高且稳定的准确率。当特征比例由100%降低至20%时,优化算法的识别准确率由95%缓慢下降至80%,相较之下,算法A和算法B的准确率分别下降至72%和68%。该结果表明,优化算法能够有效剔除冗余特征,保留关键信息,在特征维度较低时依然能够保持较强的判别能力。

　　4轻量化行为分析系统架构设计

　　4.1系统架构设计与功能模块划分

　　轻量化行为分析系统的架构设计以模块化为基础,旨在实现系统的高效运行和便捷维护。系统主要包括数据采集模块、特征处理模块、行为分析引擎和结果展示模块。数据采集模块负责实时获取来自传感器或视频源的原始行为数据,确保数据的准确性与连续性。

　　特征处理模块承担对原始数据的预处理和特征提取工作,结合特征选择优化算法实现数据降维和信息筛选,为后续分析提供高质量输入[4]。行为分析引擎利用轻量化模型对提取的特征进行行为识别和分类,保证分析的实时性和准确性。结果展示模块则通过图形界面或API输出识别结果,支持多终端访问。

　　4.2与优化算法的接口集成方式

　　优化算法作为系统性能的关键支撑,接口设计需实现高效的数据交互和灵活调用。接口采用标准化API,确保算法模块能够无缝接收经过预处理的特征数据,并准确返回行为识别结果。

　　为了适应资源受限的边缘计算环境,接口设计注重传输效率,采用轻量级数据格式（如JSON或Protocol Buffers）以减少网络负担。同时,接口支持异步处理和多线程并发,提升系统整体吞吐量。

　　4.3响应机制与资源控制策略

　　系统响应机制基于优先级调度策略,保证关键行为识别任务的实时处理,提升系统的时效性。资源控制方面,系统综合管理CPU、内存和电源消耗,确保在边缘设备等受限环境下的高效运行。

　　模型剪枝和量化技术可以显著减少模型复杂度和计算负担,降低资源占用。任务调度算法实现了系统内不同模块间资源的动态分配,提升了负载均衡能力。

　　5轻量化系统部署与优化

　　轻量化系统主要部署于边缘设备、嵌入式平台和低功耗移动终端,这些环境在计算能力、存储空间及能耗方面存在限制。系统采用模块化设计,核心功能模块独立,便于根据设备资源灵活调整[5]。优化算法支持批处理和实时处理两种模式,满足不同应用场景的需求。动态资源管理机制根据设备负载自动调节计算资源,保障响应稳定性和效率。轻量级通信协议和数据压缩技术降低网络传输负担,提高响应速度。跨平台部署简化安装维护,增强系统适配性和稳定性。

　　性能评估从响应时间、资源消耗、识别准确率和系统稳定性等方面展开,结果表明系统在边缘环境下能够实现低延迟和高效率,验证了轻量化设计的有效性。优化算法能够显著降低CPU和内存占用,延长设备续航,满足部署需求。行为识别准确率维持较高水平,适应多场景应用。用户反馈显示系统易用且部署便捷,但部分特殊环境下算法适应性有待提升,为后续优化提供了方向,推动系统稳定性和扩展性持续改进。

　　6结语

　　行为分析中的特征选择和系统轻量化设计是提升识别效率与准确性的关键。通过多指标融合的评估机制及改进的启发式算法,能够有效筛选出关键特征,降低冗余,提升模型性能。设计的模块化轻量化系统兼顾了计算资源与识别效果,适合多种实际应用环境。实验验证了算法和系统方案在准确性和效率上的显著提升,显示出较强的实用价值和推广潜力。未来,随着算法的进一步优化与系统的不断完善,其将在更多复杂和多样化的应用场景中展现更高的适应性和智能化水平,为行为识别技术的发展注入新的动力。

　参考文献

　　[1]齐浩淳.面向特征选择的智能优化算法综述[J].计算机与现代化,2025(2):33-43.

　　[2]刘云,肖添,王梓宇.动态特征选择算法对恶意行为检测的优化研究[J].计算机工程与科学,2022,44(4):665-673.

　　[3]张晖,马立群.数字孪生系统的三维模型轻量化技术架构与质量评价方法研究[J].中国标准化,2024(21):99-103.

　　[4]王锋,姚珍,梁吉业.面向动态混合数据的多粒度增量特征选择算法[J].软件学报,2025,36(3):1186-1201.

　　[5]姜香菊,王瑞彤,马彦鸿.基于轻量级改进RT-DETR边缘部署算法的绝缘子缺陷检测[J].电工技术学报,2025,40(3):842-854.