[发明专利]一种面向传感器动态增加的行为识别模型更新方法及系统有效
| 申请号： | 201810315805.3 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108717548B | 公开（公告）日： | 2020-09-15 |
| 发明（设计）人： | 陈益强;胡春雨;高晨龙 | 申请（专利权）人： | 中国科学院计算技术研究所 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00 |
| 代理公司： | 北京律诚同业知识产权代理有限公司 11006 | 代理人： | 祁建国;梁挥 |
| 地址： | 100080 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种面向传感器动态增加的行为识别模型更新方法及系统，包括：模型构建步骤，通过初始传感器获取用户行为的初始数据，并提取初始特征数据以构建行为识别模型；增量特征数据获取步骤，通过该初始传感器和新增传感器获取用户行为的增量数据，定义增量特征并提取增量特征数据；模型更新决策步骤，以该行为识别模型中的决策树预测结果之间的平均互信息，及该预测结果和与其对应的用户实际行为之间的互信息，获得该行为识别模型的每棵决策树的多样性评分，将多样性评分小于更新阈值的决策树作为待更新决策树；模型动态更新步骤，以该增量特征数据更新所有待更新决策树，以实现该行为识别模型的更新。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 传感器 动态 增加 行为 识别 模型 更新 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种面向传感器动态增加的行为识别模型更新方法，其特征在于，包括：模型构建步骤，通过初始传感器获取用户行为的初始数据，并提取初始特征数据以构建行为识别模型；增量特征数据获取步骤，通过该初始传感器和新增传感器获取用户行为的增量数据，定义增量特征并提取增量特征数据；模型更新决策步骤，以该行为识别模型中的决策树预测结果之间的平均互信息，及该预测结果和与其对应的用户实际行为之间的互信息，获得该行为识别模型的每棵决策树的多样性评分，将多样性评分小于更新阈值的决策树作为待更新决策树；模型动态更新步骤，以该增量特征数据更新所有待更新决策树，以实现该行为识别模型的更新。
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