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龍圖騰網獲悉中國人民解放軍國防科技大學申請的專利基于直接增量學習算法的運動類型分類方法和裝置獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN116702020B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-22發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202310465156.6，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權基于直接增量學習算法的運動類型分類方法和裝置是由侯臣平;古仕林設計研發完成，并于2023-04-26向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于直接增量學習算法的運動類型分類方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請涉及一種基于直接增量學習算法的運動類型分類方法和裝置。所述方法包括：根據運動對象上不同部位設置的傳感器，獲取原始運動數據，根據原始運動數據，對原始分類器進行訓練，得到訓練好的原始分類器，獲取增量運動數據，根據原始運動數據上訓練得到的分類器和增量運動數據，構建能夠處理增量運動數據的新分類器，對能夠處理增量運動數據的新分類器進行正則化處理，得到正則項，根據原始分類器以及新分類器，構建直接相似性約束項，從而構建直接增量學習算法的目標函數，進行增量分類器學習，利用訓練好的增量分類器進行運動類型分類。采用本方法能夠在特征和類別同時增加時，對分類模型進行增量訓練。

本發明授權基于直接增量學習算法的運動類型分類方法和裝置在權利要求書中公布了：1.一種基于直接增量學習算法的運動類型分類方法，其特征在于，所述方法包括： 根據運動對象上不同部位設置的傳感器，獲取原始運動數據； 根據所述原始運動數據，對原始分類器進行訓練，得到訓練好的原始分類器； 根據運動對象上其他部位設置的傳感器，獲取增量運動數據，根據所述原始運動數據上訓練得到的分類器和所述增量運動數據，構建能夠處理增量運動數據的新分類器；其中，所述增量運動數據中包含增加的類別； 對所述能夠處理增量運動數據的新分類器進行正則化處理，得到正則項，根據所述原始運動數據上訓練得到的分類器以及增加類別后的增量運動數據上訓練的新分類器，構建直接相似性約束項； 根據交叉熵損失函數、所述正則項、所述直接相似性約束項構建的直接增量學習算法的目標函數以及訓練樣本，對訓練好的原始分類器進行增量學習，得到訓練好的增量分類器； 利用訓練好的增量分類器進行運動類型分類； 根據所述原始運動數據上訓練得到的分類器以及增加類別后的增量運動數據上訓練的新分類器，構建直接相似性約束項，包括： 根據所述原始運動數據上訓練得到的分類器以及增加類別后的增量運動數據上的分類器，構建直接相似性約束項為： 其中，表示原始運動數據的分類器參數，表示增加類別后的增量運動數據前C列的分類器參數，其中C表示分類的類別； 根據交叉熵損失函數、所述正則項、所述直接相似性約束項構建直接增量學習算法的目標函數，包括： 根據交叉熵損失函數、所述正則項、所述直接相似性約束項構建的直接增量學習算法的目標函數為： 其中，α、β表示系數，表示正則項。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人中國人民解放軍國防科技大學，其通訊地址為：410073 湖南省長沙市開福區德雅路109號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。