摘要
本发明公开了一种基于机器学习的智能康复指导系统,涉及虚拟康复指导技术领域,包括:集成多源传感器,实时采集用户生理及运动数据,构建健康数据;融合多模态数据,通过虚拟现实根据患者情况调整阻力难度,计算综合健康评分及动作偏移预警指标;设置康复协同粒子群算法,结合综合健康评分和风险预警指标,结合阻力难度和肌肉‑关节协同系数补偿动作代偿,优化康复动作参数,并返回至上一层;基于结构因果模型分析异常根源,生成针对性康复建议。本发明解决了传统康复训练缺乏对训练强度的动态调控以及患者肌肉代偿行为,导致增加二次损伤风险的问题。
技术关键词
康复指导系统
康复动作
粒子群算法
康复指导技术
指标
康复需求
关节
Sigmoid函数
生物电传感器
患者
阻力
数据采集模块
电信号
虚拟现实交互
多模态
序列
生理传感器
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趋势预测系统
船舶
异常事件
时空耦合关系
粒子群算法优化
火成岩储层
流体识别方法
预训练模型
级联
分类场景
浓度预测方法
机器学习模型
最佳特征
样本
分类器