[发明专利]一种基于DSN深度对抗迁移网络的日常行为迁移识别方法在审
| 申请号： | 202110913768.8 | 申请日： | 2021-08-10 |
| 公开（公告）号： | CN113516231A | 公开（公告）日： | 2021-10-19 |
| 发明（设计）人： | 刘亚清;余芸倩;丰阳;谢若莹 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于DSN深度对抗迁移网络的日常行为迁移识别方法，包括：获取若干个候选源域及目标域；分别将候选源域与目标域的日常行为标签及传感器映射到同一空间；在该同一空间内获取与日常行为标签对应的日常行为特征向量，从而由候选源域中筛选出目标域的相似源域；采用领域自适应方法拉近各相似源域与目标域的特征向量分布；分别将每个相似源域与目标域的特征向量组合后作为DSN网络的输入，从而训练获得与相似源域数量相当的基分类器；对各个基分类器对目标域内特征向量的分类结果进行集成学习，从而获得目标域的日常行为识别结果。本发明采用深度对抗网络迁移DSN方法，可自动化地提取更具表现力的特征，效果好于手动提取特征。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dsn 深度 对抗 迁移 网络 日常行为 识别 方法 | ||
【主权项】：
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