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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利前庭错觉强度训练方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119361170B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411491079.2，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权前庭错觉强度训练方法是由汪海波;刘海波;司海青;潘亭;李根;尚磊;赵岩设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本前庭错觉强度训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及前庭错觉强度训练技术领域，具体涉及前庭错觉强度训练方法。获取待测试训练数据，并获取待测试人员基于待测试训练数据进行前庭错觉测试的生理参数；对生理参数进行识别，确定待测试人员对应的目标前庭错觉强度；将目标前庭错觉强度与待测试训练数据对应的预设前庭错觉强度进行对比；根据对比结果，对待测试训练数据进行调整。从而保证了调整后的待测试训练数据与待测试人员相匹配，基于调整后的待测试训练数据对待测试人员进行测试的准确性，且可以实现针对个体差异进行待测试训练数据的调整，进而保证了前庭错觉强度训练的灵活性。

本发明授权前庭错觉强度训练方法在权利要求书中公布了：1.一种前庭错觉强度训练方法，其特征在于，所述方法包括：获取待测试训练数据，并获取待测试人员基于所述待测试训练数据进行前庭错觉测试的生理参数；所述待测试训练数据用于驱动六自由度运动平台；获取初始训练数据集，所述初始训练数据集中包括多条初始训练数据，各条所述初始训练数据中包括训练生理参数以及所述训练生理参数对应的训练前庭错觉强度；将所述初始训练数据集输入至初始分类网络，所述初始分类网络对各条所述初始训练数据进行识别，根据识别结果，生成多个初始微簇，并确定各所述初始微簇对应的所述训练前庭错觉强度；根据各所述初始微簇，生成初始分类模型；获取预设分类器的数量，以及各所述预设分类器对应的预设微簇数量；所述预设分类器为所述初始分类模型中的组成部分；针对各所述预设分类器，计算所述生理参数与所述初始分类模型中各所述初始微簇之间的第一相似度；根据所述第一相似度从各所述初始微簇中选择所述预设微簇数量的目标微簇；根据各所述目标微簇对应的所述训练前庭错觉强度，确定数量最多的所述训练前庭错觉强度为所述预设分类器对应的备用前庭错觉强度；根据各所述备用前庭错觉强度，确定所述待测试人员对应的目标前庭错觉强度；将所述目标前庭错觉强度与所述待测试训练数据对应的预设前庭错觉强度进行对比；根据对比结果，对所述待测试训练数据进行调整。

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