摘要
本发明涉及膝关节力矩预测方法,本发明实施例提供一种基于惯性传感器的智能膝关节矫形器力矩预测方法及系统。所述方法包括:获取膝关节运动状态下的原始数据;对所述膝关节运动状态下的原始数据进行预处理,并获取训练样本集;构建膝关节力矩预测的神经网络模型;通过所述训练样本集对所述神经网络模型进行训练,基于训练后的膝关节力矩预测的神经网络模型,将当前的膝关节运动状态数据进行输入,以获取当前的膝关节力矩的预测值。与现有技术相比,本发明成本低,方便快捷,预测准确,克服了传统对穿戴膝关节减荷矫形器后效果评估需要特定的实验环境和复杂的建模过程的缺陷。
技术关键词
膝关节矫形器
神经网络模型
惯性传感器
智能膝关节
训练样本集
蓝牙接收器
下肢运动学
地面反作用力
SSA算法
力矩预测系统
加速度
减荷矫形器
关节力矩
数据
运动捕捉系统
零点误差
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位置定位系统
热源
网格系统
出口边界条件
分析模块
伪量测数据
生成方法
注意力模型
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分布式协同
样本
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物理