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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114444541B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111668478.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统是由张忠良;陶忱;张晨玥;雒兴刚;周青;武健;李科设计研发完成，并于2021-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统，方法按如下步骤：S1.将传感器安装于人体关键部位，实时采集人体相关生理信号；S2.通过信息融合将所采集的连续生理信号进行融合；S3.基于特征选择，选择适用于活动识别的集成特征选择方法；S4.针对活动识别中涉及多分类任务，选择基于分解策略和集成学习技术的分类系统，用于活动类型的自动识别。本发明经过活动识别数据集检验，不仅能够筛选出有用的特征，与现有技术相比，还提升了识别准确率，能更加有效解决实际应用中的活动识别问题。

本发明授权一种基于集成学习策略的活动识别方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于集成学习策略的活动识别方法，其特征在于：按如下步骤： S1.将传感器安装于人体关键部位，实时采集人体相关生理信号； S2.通过信息融合将所采集的连续生理信号进行融合； S3.基于特征选择，选择适用于活动识别的集成特征选择方法； S4.针对活动识别中涉及多分类任务，选择基于分解策略和集成学习技术的分类系统，用于活动类型的自动识别； 步骤S4具体如下： S41.采用一对一分解策略把m种活动识别任务分解为mm-12个成对活动识别子任务； S42.针对每个活动识别子任务，随机选择一定比例的特征子集，在这个特征子集上训练候选分类器集，进而选择其中最优分类器，重复T次上述步骤直到获得T个子分类器，最终形成T*mm-12个分类器组成的多类活动自动识别系统； S43.在自动识别活动类型阶段，将生理信号提交至系统，每个子分类器系统MCSab计算相应的输出置信度rab，其中置信度是由分类器对第a类活动的投票数多少决定；对于输入样本O，置信度按如下公式进行计算： 其中|MCSaba|O|代表二元分类器系统MCSab中的活动识别分类器将输入样本O分为a类活动的分类器个数，|MCSab|表示二元分类器系统MCSab中活动识别分类器的个数； 最后，得到得分矩阵R： 遵循相对多数投票法，具有最多投票的活动类别作为活动自动分类系统的最终输出；

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