基于人体PAMS 行为数据，计算健康功能态和结构态的转移规律，将时间序列信号视为复杂系统的观测变量，采用非线性动力学分析方法研究运动行为的动态特征，为运动行为提供有效特征；采用集成学习方法对特征集合进行优化，确定合适的特征子集，提高行为识别的准确度和稳定性。基于高精度行为识别算法的结果，对不同行为模。