用于学习神经网络的参数、用于生成外骨骼的轨迹以及用于将外...
实质审查的生效
摘要
本发明涉及一种用于学习神经网络的参数以生成外骨骼(1)的轨迹的方法，该方法包括由第一服务器(10a)的数据处理装置(11a)实施以下步骤：(a)根据外骨骼(1)的一组可能步子的周期性轨迹的第一学习数据库，学习适合于生成外骨骼(1)的、各自用于由n元组步子参数定义的外骨骼(1)的给定步子的周期性基本轨迹的第一神经网络的参数；(b)根据外骨骼(1)的一组可能步子的周期性基本轨迹和过渡的第二学习数据库，使用来自第一神经网络的参数，学习适用于生成外骨骼(1)的周期性基本轨迹和从外骨骼(1)的一个周期性基本轨迹到外骨骼(1)的另一周期性基本轨迹的过渡的第二神经网络的参数。
基本信息
专利标题 ：
用于学习神经网络的参数、用于生成外骨骼的轨迹以及用于将外骨骼设置处于运动中的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114467097A
申请号 ：
CN202080068196.1
公开（公告）日 ：
2022-05-10
申请日 ：
2020-09-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
亚历克西斯·杜伯克扬·舍瓦莱尔吉扬·博里斯
申请人 ：
万德克拉夫特公司
申请人地址 ：
法国巴黎
代理机构 ：
北京品源专利代理有限公司
代理人 ：
谭营营
优先权 ：
CN202080068196.1
主分类号 ：
G06N3/04
IPC分类号 ：
G06N3/04 G06N3/08 A61H3/00 B25J9/00 B25J9/16 B62D57/032
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
2022-05-27 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06N 3/04
申请日 : 20200925
申请日 : 20200925
2022-05-10 ：
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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