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龙图腾网恭喜中国科学技术大学申请的专利人体活动识别系统的泛化性能优化方法、设备及存储介质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：CN119337258B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18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：202411872777.7，技术领域涉及：G06F18/2431；该发明授权人体活动识别系统的泛化性能优化方法、设备及存储介质是由龚伟;王友全;周志鹏;邓贤君;惠维设计研发完成，并于2024-12-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本人体活动识别系统的泛化性能优化方法、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种人体活动识别系统的泛化性能优化方法、设备及存储介质，属人体活动识别领域。方法包括：步骤1，在人体活动识别系统的人体活动识别模型训练中，用基准模型标准方法训练模型得临时网络参数；步骤2，用临时网络参数对人体活动识别，并计算每个类别损失值，求各自梯度；步骤3，选各自梯度与平均梯度间相似度最高的若干梯度更新网络参数；步骤4，用更新参数后模型对网络输入数据前向传播，算出平坦化损失值；步骤5，将平坦化损失值与原始损失值加权合并成最终损失值，来更新网络参数，完成一轮训练的参数更新，重复各步训练到优化的人体活动识别模型。该方法通过类区域平坦化解决策略，能提升人体活动识别模型的准确度和稳定性。

本发明授权人体活动识别系统的泛化性能优化方法、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种人体活动识别系统的泛化性能优化方法，其特征在于，包括：步骤1，在基于WiFi的人体活动识别系统的人体活动识别模型训练过程中，用基准模型的标准训练方法训练人体活动识别模型得到一组临时网络参数；步骤2，利用临时网络参数的人体活动识别模型进行人体活动识别，并计算每个类别的损失值，根据各类别的损失值求得各自梯度；步骤3，依据各自梯度与平均梯度之间的相似度，选取相似度最高的若干梯度更新人体活动识别模型的网络参数；步骤4，利用更新网络参数后的人体活动识别模型对输入数据进行前向传播，计算得出平坦化后的平坦化损失值，包括： 4； 5； 6；上述公式4、公式5和公式6中，各参数含义为：表示用基准模型的标准训练方法训练人体活动识别模型得到一组临时网络参数；和分别是特定类别与类别总数；表示在临时网络参数下对应的特定类别的平坦化损失值；是理论上的特定类别的最优扰动向量；表示特定类别的扰动半径向量；表示在理论上受到扰动后的网络参数下对应的特定类别的经验损失；表示在实际收到扰动后的网络参数下对应的特定类别的经验损失；表示实际获得的特定类别的扰动向量；表示在实际收到扰动后的网络参数下对应的特定类别的经验损失，与含义相同；是超参数；表示梯度下降符号；表示临时网络参数下特定类别的经验损失对应的梯度；表示2范数符号；步骤5，将得出的平坦化损失值与原始损失值进行加权合并成最终的损失值，用最终的损失值来更新所述人体活动识别模型的网络参数，完成一轮训练的人体活动识别模型的网络参数更新过程；步骤6，重复步骤2至步骤5，直到人体活动识别模型的网络参数稳定收敛，即停止训练得到泛化性能优化后的人体活动识别模型，用得到的泛化性能优化后的人体活动识别模型进行基于WiFi的人体活动识别。

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