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本发明公开一种基于非深度迁移学习的情绪解码方法,包括:将特征从原始空间变换至流形空间中,获得流形特征;动态评估边缘分布和条件分布的重要性,采用自适应分布适配衡量源域和目标域之间的差异,循环迭代,更新目标域的软标签,进行源域和目标域的动态分布对齐;根据源域上的结构风险最小化结合源域和目标域的动态分布对齐进行情绪分类器学习;对更新后的目标域的软标签进行集成学习,获得最终目标域标签。本发明的基于非深度迁移学习的情绪解码方法采用非深度迁移学习方法进行情绪解码识别,可利用传统学习模型所依赖的常规技术和策略
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117763425A
(43)申请公布日2024.03.26
(21)申请号202311818854.6
(22)申请日2023.12.27
(71)申请人深圳大学
地址518000
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