[发明专利]一种传感器漂移的自适应调节方法

摘要

本发明公开了一种传感器漂移的自适应调节方法，由于在原始空间里，原域和目标域样本的每维特征分布都不一致，学习一组变换基P，将源域和目标域的原始空间映射到某子空间，在子空间里，原域样本和目标域样本的每维特征分布都趋于一致，然后用同一分类器对其进行分类。本发明的技术效果：提高了识别精度。

主权项

1.一种传感器漂移的自适应调节方法，其特征是，包括以下步骤：步骤1、输入源域样本(X_s，t_s)和目标域样本其中，为源域训练样本，为源域样本的类别标签；D表示每个样本的维数，N_S表示源域训练样本数，N_T为目标域的训练样本数；步骤2、根据传感器的个数，确定复合特征的数量M；步骤3、计算源域样本的第i个复合特征的中心和目标域样本的第i个复合特征的中心j为源域的第j个样本；k为目标域的第k个样本；是源域第i个复合特征对应的第j个样本，是目标域第i个复合特征对应的第k个样本；步骤4、计算源域样本的类内散布矩阵和类间散布矩阵μc表示第c个类别的均值，μ是源域所有样本的均值，Gc表示源域的所有属于类别c的样本集合，x是源域的一个样本,C是总的类别数；步骤5、计算权重wi，式中，r、i、q是复合特征的序号；步骤6、设置变量v和u的调节范围，v∈[Vmin，Vmax]，u∈[Umin，Umax],并初始化v＝Vmin，u＝Umin；步骤7、令λ0＝Nv和λ1＝Nu，N为正整数；步骤8、计算矩阵A：步骤9、根据AP＝ρP对矩阵A进行特征分解；P为转换基，由矩阵A特征分解后的特征向量组成；ρ是对角矩阵，对角线上为其特征值；步骤10、计算最优的子空间P*＝[P1，...，Pd]，P1,…Pd是对A进行特征分解的前d个最大特征值所对应的特征向量；步骤11、计算在子空P*间里源域样本和目标域样本的表达：X′S＝(P*)TXSX′T＝(P*)TXT步骤12、进行模式分类，计算识别精度；步骤13、u＝u+1若u≤Umax，则执行步骤7～12；否则执行步骤14；步骤14、v＝v+1若v≤Vmax，令u＝Umin，执行步骤7～13；否则执行步骤15；步骤15、输出最优的转换基P和漂移自适应调节后的识别精度。