基于神经网络的假肢固定压力优化方法

本发明公开了一种基于神经网络的假肢固定压力优化方法，S1.输出标准化假肢界面压力数据集合；S2.生成预测目标压力分布图与舒适度评估分值；S3.构建灰狼优化算法压力调节模型，以预测目标压力分布图、舒适度评估分值及预设医学安全阈值共同形成的多目标优化框架为搜索空间，生成初始灰狼种群解向量集合；S4.驱动假肢多区段压力控制执行模块的各区段压力调节装置以最优压力分布参数集合为设定值进行同步压力调整；S5.判断同步压力调整后的假肢界面压力数据集合是否落入医学安全阈值区间且舒适度评估分值达到预设阈值。本发明显著提升了调节的稳定性与生理匹配度，有效克服了传统集中式调控响应滞后、调节不均问题。