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申请/专利权人：广州卓远虚拟现实科技股份有限公司

摘要：本申请实施例提供一种基于人工智能的VR跑步机用户分类控制方法及系统，通过对训练用VR跑步行为数据进行肢体部位行为分组以及状态向量编码输出，获得基础状态编码向量序列，再对基础状态编码向量序列中的基础状态编码向量进行不同方式的扩展衍生，获得第一状态编码向量序列与第二状态编码向量序列，进而可依据不同扩展衍生方式下的状态编码向量序列对VR跑步偏好分析模型进行初始化权重优化，不需要依据携带标签数据的训练用VR跑步行为数据进行初始化权重优化，降低训练搜集数量，并且可以保证所述VR跑步偏好分析模型的VR跑步偏好分析性能，进而提高VR跑步偏好分析的可靠性，从而提高后续用户分类控制的针对性。

主权项：1.一种基于人工智能的VR跑步机用户分类控制方法，其特征在于，应用于云服务器，所述方法包括：对第一训练用VR跑步行为数据进行肢体部位行为分组，并对分组获得的各个肢体部位行为数据进行状态向量编码输出，获得基础状态编码向量序列，所述基础状态编码向量序列中包含各个肢体部位行为数据对应的基础状态编码向量，所述第一训练用VR跑步行为数据是不携带跑步偏好标签数据的训练用VR跑步行为数据；对所述基础状态编码向量序列中的所述基础状态编码向量进行扩展衍生，获得第一状态编码向量序列和第二状态编码向量序列，所述第一状态编码向量序列中的第一状态编码向量与所述第二状态编码向量序列中的第二状态编码向量对应不同扩展衍生方式；将所述第一状态编码向量序列加载至VR跑步偏好分析模型的在线偏好分析训练网络，获得第一跑步偏好数据，所述VR跑步偏好分析模型用于对VR跑步行为数据中的VR跑步行为进行VR跑步偏好分析；将所述第二状态编码向量序列加载至所述VR跑步偏好分析模型的目标偏好分析训练网络，获得第二跑步偏好数据；依据所述第一跑步偏好数据与所述第二跑步偏好数据对所述在线偏好分析训练网络进行网络权重参数优化；依据优化后的所述在线偏好分析训练网络的网络权重信息，调整所述目标偏好分析训练网络的网络权重信息；依据第二训练用VR跑步行为数据对初始化训练的所述VR跑步偏好分析模型进行模型权重参数更新，所述第二训练用VR跑步行为数据是携带跑步偏好标签数据的训练用VR跑步行为数据；基于模型权重参数更新完成的VR跑步偏好分析模型对各个目标用户的VR跑步行为数据进行分析，获得各个目标用户的VR跑步偏好信息，并根据各个目标用户的VR跑步偏好信息将VR跑步偏好相关联的目标用户添加到同一个用户分类控制分组中执行对应的跑步机辅助控制指令下发；所述对所述基础状态编码向量序列中的所述基础状态编码向量进行扩展衍生，获得第一状态编码向量序列和第二状态编码向量序列，包括：调整所述基础状态编码向量序列中所述基础状态编码向量的状态编码次序，获得第一基础状态编码向量序列和第二基础状态编码向量序列，所述第一基础状态编码向量序列和所述第二基础状态编码向量序列中所述基础状态编码向量的顺序不同，其中，采用不同打乱方式，获得第一基础状态编码向量序列与第二基础状态编码向量序列，使其中的基础状态编码向量的顺序不同；依据所述第一基础状态编码向量序列扩展衍生生成第一状态编码向量阵列，并依据所述第二基础状态编码向量序列扩展衍生生成第二状态编码向量阵列；对所述第一状态编码向量阵列中的所述基础状态编码向量进行状态编码向量聚合，并依据状态编码向量聚合结果输出所述第一状态编码向量序列；对所述第二状态编码向量阵列中的所述基础状态编码向量进行状态编码向量聚合，并依据状态编码向量聚合结果输出所述第二状态编码向量序列。

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