摘要
本发明公开了一种个性化精准健身方案智能推送方法及系统,涉及智能健身技术领域,包括:实时采集用户的运动数据并进行预处理;收集用户的健身目标并转化为目标向量,根据用户的运动数据与目标向量的匹配度激活树突神经网络中的任务子网络,通过注意力机制动态调整任务子网络中不同任务的权重和重要性并通过多智能体生成并优化初步健身方案。实时激活最相关的子网络并通过注意力机制调整任务优先级,以适应环境变化和用户状态,利用模糊逻辑推理优化运动强度,根据用户的实时反馈自动调整训练任务,智能体间的协同进化优化了任务间的平衡,使得能够持续优化个性化健身方案,在动态环境和用户需求变化下提供更精准的运动推荐。
技术关键词
智能推送方法
模糊逻辑推理
LSTM模型
注意力机制
运动
网络
智能健身技术
智能推送系统
Sigmoid函数
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动态
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