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摘要：本发明公开了一种基于KAN‑Transformer和模糊推理的人机交互行为评价方法。其中，该方法包括：采集专家用户的多个采样数据，其中，专家用户的多个采样数据为专家用户控制手控器时产生的数据；通过专家用户的多个采样数据对预构建的KAN‑Transformer模型中进行训练，获得训练好的KAN‑Transformer模型；获取目标用户的采集数据，将目标用户的采集数据构成第一轨迹曲线，其中，目标用户的采集数据为目标用户控制手控器时产生的数据；将目标用户的采集数据中部分采集数据输入至训练好的KAN‑Transformer模型中，预测目标用户的采集数据的第二轨迹曲线。本发明解决了现有技术中在遥操作任务中，无法确定目标用户的行为的熟练程度的技术问题。
主权项：1.一种基于KAN-Transformer和模糊推理的人机交互行为评价方法，其特征在于，包括：采集专家用户的多个采样数据，其中，专家用户的多个采样数据为专家用户控制手控器时产生的数据；通过专家用户的多个采样数据对预构建的KAN-Transformer模型中进行训练，获得训练好的KAN-Transformer模型；获取目标用户的采集数据，将目标用户的采集数据构成第一轨迹曲线，其中，目标用户的采集数据为目标用户控制手控器时产生的数据；将目标用户的采集数据中部分采集数据输入至训练好的KAN-Transformer模型中，预测目标用户的采集数据的第二轨迹曲线，其中，第一轨迹曲线和第二轨迹曲线相对应，第一轨迹曲线和第二轨迹曲线均处于三维空间中；基于第一轨迹曲线和第二轨迹曲线，确定目标用户对应的平均绝对误差向量，其中，平均绝对误差向量包括目标坐标轴上的数据；将目标用户对应的平均绝对误差向量输入至熟练度评价体系中，得到目标用户对应的平均绝对误差向量的评级分数；基于目标用户对应的平均绝对误差向量的评级分数，确定目标用户的属性信息。
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百度查询： 西北工业大学 一种基于KAN-Transformer和模糊推理的人机交互行为评价方法
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