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龙图腾网恭喜重庆邮电大学申请的专利基于人体下肢肌肉模型个性化精准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：CN114548211B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202111630311.2，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法是由王伟;毛华云;杨德伟;姜小明;田健;冉鹏;李章勇设计研发完成，并于2021-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法在说明书摘要公布了：本发明涉及医疗康复技术领域，尤其是基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法，通过实验者的聚类后的相关数据采集和处理，分析实验者在整个训练过程中的肌肉特性，并以相似度作为目标进行第二次聚类，分析后的肌肉特性结合训练方案设计自主学习优化网络，不断修正系数直到在同类别实验者中产生训练效果相似度最高的训练方案配置，将其训练效果认定为该训练方案配置下的期望曲线；新的训练者采用归类后该类的训练方案进行训练，将整个过程中实际肌肉力变化曲线与该类别下期望肌肉力变化曲线作加权最小二乘优化处理，其结果视为误差并通过反馈控制影响自主学习优化网络修正可变系数，直到误差无限接近0，为个性化肌肉训练提供参考价值。

本发明授权基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法在权利要求书中公布了：1.基于人体下肢肌肉模型个性化精准训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S10.选择实验者进行肌肉训练，根据性别、年龄、身高、体重进行第一次聚类；S20.采用多轴惯性传感器和足底压力传感器进行训练过程中的相关数据采集和处理；S30.建立符合人体运动学和动力学的人体下肢肌肉骨骼模型，并在所述人体下肢肌肉模型上作肌肉特性分析；S40.在同类别实验者中根据肌肉特性分析，进行第二次聚类；S50.根据第二次聚类结果，并结合训练方案设计自主学习优化网络，不断修正系数直到在同类别实验者中产生训练效果相似度最高的训练方案配置，将其训练效果认定为该训练方案配置下的期望曲线；S60.新的训练者进行归类处理后，采用归类后对应类的训练方案进行训练，并将整个过程中实际肌肉力变化曲线与该类别下期望肌肉力变化曲线作加权最小二乘优化处理，其结果视为误差并通过反馈控制影响自主学习优化网络修正可变系数，直到误差收敛；所述S30步骤中包括以下步骤：S31.建立带有虚拟传感器且符合人体运动学和动力学的人体下肢肌肉骨骼模型；S32.利用多轴惯性传感器采集到且经过处理变换成四元数Q＝q0,q1,q2,q3的数据，将四元数形式且使用方向余弦阵表示的传感器坐标系转换为参考坐标系的旋转矩阵；S33.对所述人体下肢肌肉骨骼模型进行残差缩减处理，残差缩减对所述人体下肢肌肉骨骼模型的所有自由度应用一组加权因子wq；S34.由比例微分控制和静态优化组合实现计算一组肌肉兴奋点，驱动动态人体下肢肌肉骨骼模型的广义坐标朝向所需的运动轨迹。

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