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申请/专利权人：深圳先进技术研究院
摘要：本发明公开了一种用于目标物体触觉属性识别的多标签学习方法。该方法包括：采集与目标物体交互过程中产生的多模态触觉数据；从所述多模态触觉数据中提取触觉特征构建训练集，该训练集用于表征描述交互过程的触觉形容词与所提取的触觉特征之间的对应关系；利用所述训练集训练多标签分类器，以获得用于实时预测目标物体触觉属性的识别模型。利用本发明能够挖掘不同触觉形容词之间的潜在关系，并通过设计合理的统计特征，利用标签间的联系，提高了分类速度和分类准确率。
主权项：1.一种用于目标物体触觉属性识别的多标签学习方法，包括以下步骤：采集与目标物体交互过程中产生的多模态触觉数据；从所述多模态触觉数据中提取触觉特征构建训练集，该训练集用于表征描述交互过程的触觉形容词与所提取的触觉特征之间的对应关系；利用所述训练集训练多标签分类器，以获得用于实时预测触觉属性的识别模型；其中，所述多模态触觉数据包括：低频流体压力、高频流体振动、核心温度、核心温度变化和多个电极信号；其中，对于低频流体压力、高频流体振动、核心温度和核心温度变化数据，提取的触觉特征是最大值、最小值、均值、峰值、绝对平均值、均方根值、方差、标准差、方根幅值、峭度、偏度、波形因子、峰值因子、脉冲因子、裕度因子中的一项或多项；对于所述多个电极信号，使用主成分分析提取两个最重要的主成分用于表示电极信号，并随着时间的推移，将一个六阶多项式匹配到每个分量上，每个多项式都有六个系数，将这些系数作为提取的触觉特征；其中，根据以下步骤训练所述多标签分类器：基于所述训练集训练多个多标签分类器；通过对所述多个多标签分类器的分类结果进行决策级融合，获得预测标签Y*，表示为： 其中j＝1,2,…,q表示标签号，c＝1,2,…,C表示分类器的个数，对于第j个标签，Pcj表示分类器c产生正标签且分类准确的概率，是第j个标签的阈值，根据标签分类的困难度来确定，γc表示第c个分类器的权重。
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权利要求：
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