摘要：为使个人运动管理系统更好地感知用户行为，给予科学的运动指导，提出一种基于通用模型迁移的自适应行为识别方法。该方法无需对个体数据进行标定，通过将群体行为的共性知识迁移到个体行为，使通用识别模型可以随着个体行为样本的增多，自适应地调整共性知识，从而形成针对特定个体的个性化行为识别模型。实验结果表明，个性化模型的平均识别精度可以从67.31％提高到83．54％。

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