針對傳統人機交互方法中數據不匹配而帶來的性能瓶頸問題,本發明公開了一種基于強化學習的多模態人機交互方法,包括以下步驟:采集用戶數據,要求用戶佩戴相應的可穿戴傳感器,可穿戴傳感器記錄用戶數據,所記錄的數據構成訓練集和測試集;在流式數據集上離線構建分類算法模型;應用所構建好的分類算法模型,進行人機交互。對于同步人機交互方法,根據指令同步標簽對數據進行切分,將數據送入分類算法模型進行分類;對于異步人機交互方法,根據同步時間起點切割數據,將切割后的數據作為分類模型的輸入樣本。本發明直接從流式數據上開始構建模型,避免了傳統人機交互方法開發過程繁雜、性能上限不高的問題,具有更好的穩定性。
聲明:
“基于強化學習的多模態人機交互方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)