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龍圖騰網(wǎng)恭喜重慶郵電大學申請的專利基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN114548211B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202111630311.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/23213；該發(fā)明授權(quán)基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法是由王偉;毛華云;楊德偉;姜小明;田健;冉鵬;李章勇設(shè)計研發(fā)完成，并于2021-12-28向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及醫(yī)療康復(fù)技術(shù)領(lǐng)域，尤其是基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法，通過實驗者的聚類后的相關(guān)數(shù)據(jù)采集和處理，分析實驗者在整個訓練過程中的肌肉特性，并以相似度作為目標進行第二次聚類，分析后的肌肉特性結(jié)合訓練方案設(shè)計自主學習優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，不斷修正系數(shù)直到在同類別實驗者中產(chǎn)生訓練效果相似度最高的訓練方案配置，將其訓練效果認定為該訓練方案配置下的期望曲線；新的訓練者采用歸類后該類的訓練方案進行訓練，將整個過程中實際肌肉力變化曲線與該類別下期望肌肉力變化曲線作加權(quán)最小二乘優(yōu)化處理，其結(jié)果視為誤差并通過反饋控制影響自主學習優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)修正可變系數(shù)，直到誤差無限接近0，為個性化肌肉訓練提供參考價值。

本發(fā)明授權(quán)基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人體下肢肌肉模型個性化精準訓練方法，其特征在于，包括以下步驟：S10.選擇實驗者進行肌肉訓練，根據(jù)性別、年齡、身高、體重進行第一次聚類；S20.采用多軸慣性傳感器和足底壓力傳感器進行訓練過程中的相關(guān)數(shù)據(jù)采集和處理；S30.建立符合人體運動學和動力學的人體下肢肌肉骨骼模型，并在所述人體下肢肌肉模型上作肌肉特性分析；S40.在同類別實驗者中根據(jù)肌肉特性分析，進行第二次聚類；S50.根據(jù)第二次聚類結(jié)果，并結(jié)合訓練方案設(shè)計自主學習優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)，不斷修正系數(shù)直到在同類別實驗者中產(chǎn)生訓練效果相似度最高的訓練方案配置，將其訓練效果認定為該訓練方案配置下的期望曲線；S60.新的訓練者進行歸類處理后，采用歸類后對應(yīng)類的訓練方案進行訓練，并將整個過程中實際肌肉力變化曲線與該類別下期望肌肉力變化曲線作加權(quán)最小二乘優(yōu)化處理，其結(jié)果視為誤差并通過反饋控制影響自主學習優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)修正可變系數(shù)，直到誤差收斂；所述S30步驟中包括以下步驟：S31.建立帶有虛擬傳感器且符合人體運動學和動力學的人體下肢肌肉骨骼模型；S32.利用多軸慣性傳感器采集到且經(jīng)過處理變換成四元數(shù)Q＝q0,q1,q2,q3的數(shù)據(jù)，將四元數(shù)形式且使用方向余弦陣表示的傳感器坐標系轉(zhuǎn)換為參考坐標系的旋轉(zhuǎn)矩陣；S33.對所述人體下肢肌肉骨骼模型進行殘差縮減處理，殘差縮減對所述人體下肢肌肉骨骼模型的所有自由度應(yīng)用一組加權(quán)因子wq；S34.由比例微分控制和靜態(tài)優(yōu)化組合實現(xiàn)計算一組肌肉興奮點，驅(qū)動動態(tài)人體下肢肌肉骨骼模型的廣義坐標朝向所需的運動軌跡。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人重慶郵電大學，其通訊地址為：400065 重慶市南岸區(qū)崇文路2號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。