一种物理模型融合深度学习的肌肉力量预测方法及设备

本发明公开了一种物理模型融合深度学习的肌肉力量预测方法及设备，在本发明中将神经肌肉骨骼的物理学信息作为数据驱动模型的软约束，充分考虑肌力分布的动态时间关系，将时间序列输入数据被转换为时间片数据，以运动学数据和EMG信号作为输入，深度学习算法自动提取高级特征并建立输入信号与肌肉力之间的关系，实现满足运动学方程的肌肉力预测，克服了目前用于肌肉力量计算的模型通常不包含对潜在神经力学过程的明确物理建模，缺乏对关节运动过程中物理机制的反映的问题。