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申请/专利权人：辽宁大学
摘要：一种基于多模态可穿戴传感器的体域认知任务决策方法，属于体域网智能信息系统领域。通过在数据融合范式中引入域适应技术，构建体域网跨域信息融合集成的迁移融合框架，设计面向迁移融合框架的基于动态域评估的域适应算法，通过定义和表征泛化体域认知任务的跨域问题模型，引入多类别迁移约束，学习目标域适应矩阵用于最小化迁移成分在学习的潜在子空间中的分布差异。为基于动态域评估的域适应算法引入定量评估领域知识权重的解决方案，包括从分布评估到域评估的综合权重计算方法。通过调整域适应与融合算法的关联性解决体域网多域偏移问题，使整个迁移融合框架适配不同体域认知任务的多模态数据分析过程，提高多模体域认知任务的分析性能。
主权项：1.一种基于多模态可穿戴传感器的体域认知任务决策方法，其特征在于：步骤一：使用多模态体域传感器采集受试者体域数据，提取各传感器时域、频域特征和体域传感器特异性底层描述符；步骤二：确定样本预处理方法与领域规模；步骤三：引入迁移融合框架消除多源体域数据领域偏；步骤四：采用动态域评估嵌入的域适应算法完成信息融合和领域适应；为基于动态域评估的域适应算法引入定量评估领域知识权重的解决方案；采用监督学习范式完成模型训练和体育认知任务决策。
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百度查询： 辽宁大学 一种基于多模态可穿戴传感器的体域认知任务决策方法
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