一种基于稠密-稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）

本发明属于无线信号行为感知技术领域，公开了一种基于稠密‑稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法，包括：步骤1、生成多维稀疏数据；步骤2、构建基于稠密‑稀疏的时空transformer模型，获得全局特征表达；步骤3、训练稠密‑稀疏的时空transformer模型的网络参数，获得训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型；步骤4、将测试集的样本数据输入到训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型，输出行为识别的预测结果。本发明解决了现有技术中存在数据预处理和特征提取模型未考虑CSI特性的问题，提高特征表示能力和WiFi行为识别精度。

《一种基于稠密-稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法（高校公示15天）（不包年费滞纳金）（需要二变）》是一发明专利，专利号为 2023115506157，当前法律状态为已下证，由南京邮电大学提出申请，发明人为盛碧云;潘承安;李佳宾;蔡惠;肖甫;郭政鑫;韩瑞，申请日期为2023-11-21，公开（公告）日期为2024-01-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/25 (2023.01)，高新资质：未报高企。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明属于无线信号行为感知技术领域，公开了一种基于稠密‑稀疏的时空transformer模型的WiFi行为识别方法，包括：步骤1、生成多维稀疏数据；步骤2、构建基于稠密‑稀疏的时空transformer模型，获得全局特征表达；步骤3、训练稠密‑稀疏的时空transformer模型的网络参数，获得训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型；步骤4、将测试集的样本数据输入到训练后的稠密‑稀疏的时空transformer模型，输出行为识别的预测结果。本发明解决了现有技术中存在数据预处理和特征提取模型未考虑CSI特性的问题，提高特征表示能力和WiFi行为识别精度。

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