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龙图腾网获悉西安工程大学申请的专利基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法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：CN120492903B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510990488.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法是由梁颖;吴文杰设计研发完成，并于2025-07-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法，属于计算机领域，包括获取待识别Wi‑FiCSI信号；基于全局时序注意力模块对待识别Wi‑FiCSI信号进行加权特征提取，得到全局特征，其中全局时序注意力模块用于根据时间嵌入矩阵和待识别Wi‑FiCSI信号计算全局时序注意力权重并进行时间步特征加权特征提取；根据全局特征进行类别预测，基于类别预测结果生成时序行为识别结果。该方法能够有效捕捉跨域时序行为长程依赖特性，提高了行为识别精度。

本发明授权基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法在权利要求书中公布了：1.基于全局与高斯增强注意力融合的跨域时序行为识别方法，其特征在于，包括： 获取待识别Wi-FiCSI信号； 对所述待识别Wi-FiCSI信号增添时间嵌入矩阵，得到融合位置感知结果；对所述融合位置感知结果进行线性映射，得到线性映射结果；对所述线性映射结果进行Softmax激活，得到时序注意力的权重；根据所述时序注意力权重对所述待识别Wi-FiCSI信号进行时间步特征加权，得到全局特征，其中全局时序注意力模块用于根据时间嵌入矩阵和所述待识别Wi-FiCSI信号计算全局时序注意力权重并进行时间步特征加权特征提取； 对所述待识别Wi-FiCSI信号进行线性映射，得到查询向量与键向量；根据所述查询向量和所述键向量缩放点积得到基础注意力矩阵；将所述基础注意力矩阵和所述高斯分布的时间偏置矩阵融合得到高斯分布注意力矩阵；基于高斯分布注意力矩阵对所述待识别Wi-FiCSI信号进行加权特征提取，得到局部特征，其中，所述高斯增强注意力模块用于根据所述待识别Wi-FiCSI信号和高斯分布的时间偏置矩阵计算高斯分布注意力矩阵并进行高斯分布特征加权特征提取； 根据所述全局特征和所述局部特征进行特征融合，得到融合特征提取结果；对所述融合特征提取结果进行类别预测，基于类别预测结果生成所述时序行为识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西安工程大学，其通讯地址为：710000 陕西省西安市新城区金花南路19号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。