肢体外骨骼辅助康复脑-肌电融合感知的自主学习与进化方法
授权
摘要
本发明公开了一种肢体外骨骼辅助康复脑‑肌电融合感知的自主学习与进化方法，本发明将脑‑肌电融合策略于康复过程时间跨度进行拓展，结合深度学习自主学习技术，充分考虑了用户康复过程时间跨度的脑‑肌电特征变化，通过适应性地更改脑‑肌电决策权重，将脑‑肌电在用户康复过程进行融合，适应性地服务于用户康复过程与日常活动。本发明相比传统脑‑肌电融合外骨骼，跨越了识别性能的瓶颈，服务于用户康复的全过程，实现了用户与外骨骼设备的相互适应与相互学习，解决了现有脑‑肌电融合外骨骼的不足与现实问题。
基本信息
专利标题 ：
肢体外骨骼辅助康复脑-肌电融合感知的自主学习与进化方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112085169A
申请号 ：
CN202010954596.4
公开（公告）日 ：
2020-12-15
申请日 ：
2020-09-11
授权号 ：
CN112085169B
授权日 ：
2022-05-20
发明人 ：
张小栋蒋永玉陆竹风张腾张毅蒋志明
申请人 ：
西安交通大学
申请人地址 ：
陕西省西安市咸宁西路28号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
范巍
优先权 ：
CN202010954596.4
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/063 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06N
基于特定计算模型的计算机系统
G06N3/00
基于生物学模型的计算机系统
G06N3/02
采用神经网络模型
G06N3/04
体系结构，例如，互连拓扑
法律状态
2022-05-20 ：
授权
2021-01-01 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200911
申请日 : 20200911
2020-12-15 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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