基于CNN和LSTM网络的手部康复同步训练方法及系统

本申请提供了一种基于CNN和LSTM网络的手部康复同步训练方法及系统，涉及智能控制领域，方法包括：获取健侧手的手指弯曲数据以及健侧手的手腕运动数据；通过卷积神经网络、长短时记忆网络以及自注意力机制，构建运动预测模型并进行训练；将手指弯曲数据以及手腕运动数据输入训练好的运动预测模型，得到手部运动结果；通过手部运动结果控制患侧手驱动设备，实现患侧手的同步康复训练。本申请的技术方案能有效提升控制的流畅性和自然度，显著减少运动延迟，增强系统的同步性能。