一种基于BPSOGWO‑KNN的下肢假肢运动意图识别算法，属于模式识别技术领域，首先提取每个步态周期中称重传感器值刚大于16N开始的200ms时间窗内多传感器数据，进行去噪及去除异常数据，并对正常数据加上分类标签；提取时间窗内各维数据的7种时域特征值，使用BPSOGWO‑KNN算法进行特征选择；使用BBO算法对KNN分类器中的最近邻居值K和BPSOGWO‑KNN算法选择出的最优特征子集中的特征权重进行优化训练；将优化得出的最近邻居值K和特征权重值输入改进KNN分类器；本发明去除了冗余特征值，并根据特征值贡献不同，赋予不同权值，比较每种分类类别下到目标最近的K个邻居值的距离均值大小，进行模式识别，大大提高算法准确率，保证下肢截肢患者的使用安全。