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龙图腾网获悉中国科学院计算技术研究所申请的专利基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估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：CN114417969B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23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：202111551153.1，技术领域涉及：G06F18/243；该发明授权基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法及系统是由陈益强;张迎伟;于汉超;杨晓东设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法，包括：以用户在第一场景下的认知数据为源域数据，以该用户在第二场景下的认知数据为目标域数据；以源域数据集为训练集，训练随机森林分类器，生成源域模型；获得该个体分类器对目标域数据集的测试准确率，以及从源域特征到目标域特征的信息增益差；根据该测试准确率和该信息增益差，将所有该个体分类器聚类为多个簇；对各簇中的个体分类器采用对应的生长机制进行更新，获得目标域模型；通过该目标域模型对该用户在该第二场景下的认知能力进行评估。本发明还提出一种基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估系统，以及一种数据处理装置。

本发明授权基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于细粒度迁移的跨场景认知能力评估方法，其特征在于，包括： 以人类用户在第一场景下的认知数据为源域数据，以该人类用户在第二场景下的认知数据为目标域数据；该第一场景和该第二场景为普适计算场景，包括医疗问诊、社区生活和居家监护场景，且该第一场景异于该第二场景； 以源域数据集为训练集，训练随机森林分类器，生成源域模型； 以目标域数据集为测试集，对该源域模型的个体分类器进行测试，获得该个体分类器的测试准确率；提取该源域数据集的源域特征和该目标域数据集的目标域特征，获得从该源域特征到该目标域特征的信息增益差；根据该测试准确率和该信息增益差，获取该个体分类器的特征集合适应度和分割阈值适应度，以该特征集合适应度和该分割阈值适应度为先验知识，对该个体分类器进行融合先验知识的高斯混合聚类操作，将所有该个体分类器聚类为多个簇； 对各簇中的个体分类器采用对应的生长机制进行更新，获得目标域模型； 通过该目标域模型对该人类用户在该第二场景下的认知能力进行评估。

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