针对传统人机交互方法中数据不匹配而带来的性能瓶颈问题，本发明公开了一种基于强化学习的多模态人机交互方法，包括以下步骤：采集用户数据，要求用户佩戴相应的可穿戴传感器，可穿戴传感器记录用户数据，所记录的数据构成训练集和测试集；在流式数据集上离线构建分类算法模型；应用所构建好的分类算法模型，进行人机交互。对于同步人机交互方法，根据指令同步标签对数据进行切分，将数据送入分类算法模型进行分类；对于异步人机交互方法，根据同步时间起点切割数据，将切割后的数据作为分类模型的输入样本。本发明直接从流式数据上开始构建模型，避免了传统人机交互方法开发过程繁杂、性能上限不高的问题，具有更好的稳定性。
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来源：北方有色网
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