基于炒肉优化算法的智能下肢假肢人体运动意图识别方法

本发明适用于运动意图识别技术领域，提供了基于炒肉优化算法的智能下肢假肢人体运动意图识别方法。本发明提出基于炒肉优化算法的特征权重动态优化框架，通过离线权重向量训练及实时特征优化执行两大环节，实现运动特征权重的实时自适应分配。该算法在7个标准单峰测试函数上均取得最优结果，具备良好迁移性；经膝上截肢患者数据集验证，优化权重矩阵后识别错误数量最低、寻优速度最快，显著提升了分类器预测精度与意图识别的环境抗干扰能力，同时满足实时性要求。本发明解决了智能下肢假肢在复杂生活场景中的适应性难题，为高可靠性产品开发奠定基础，在下肢假肢与助行机器人的运动场景识别方面具有重要实际应用价值，产业化转化潜力显著。