一种基于GRA-ICS-SVR模型和MMG信号的肌力估计方法

本发明公开了一种基于GRA‑ICS‑SVR模型和MMG信号的肌力估计方法，将肌力大小分为8个等级，分别采集各个肌力等级下的三通道MMG信号和对应等级下肌力信号，选取稳定的肌力信号片段相对应的MMG信号片段，从时域、频域、时频域和非线性动力学特征中提取MMG信号特征，采用GRA方法从MMG信号特征中筛选出有效特征，构建样本数据；采用SVR模型进行肌力估计，并利用改进的布谷鸟搜索算法即ICS算法，对SVR模型的关键参数进行优化，寻找SVR模型关键参数的最优解，建立基于ICS‑SVR的肌力估计模型，本发明能够实现精度更高的肌力估计。

《一种基于GRA-ICS-SVR模型和MMG信号的肌力估计方法》是一发明专利，专利号为 2022103483022，当前法律状态为已下证，由皖西学院提出申请，发明人为李泽彬;张刚;鲍惠芳;张进思;王传胜，申请日期为2022-04-01，公开（公告）日期为2026-01-30，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/214 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：大健康，脑机接口康复机器人、肌肉训练 张肌力康复机器人算法、智能智慧医疗养老、养老康复训练、人工智能系统算法、机器人控制系统算法、人机交互系统智能健康管理 体育训练智慧体育，AI体测 健康管理 康养，小儿推拿 减肥 减脂。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于GRA‑ICS‑SVR模型和MMG信号的肌力估计方法，将肌力大小分为8个等级，分别采集各个肌力等级下的三通道MMG信号和对应等级下肌力信号，选取稳定的肌力信号片段相对应的MMG信号片段，从时域、频域、时频域和非线性动力学特征中提取MMG信号特征，采用GRA方法从MMG信号特征中筛选出有效特征，构建样本数据；采用SVR模型进行肌力估计，并利用改进的布谷鸟搜索算法即ICS算法，对SVR模型的关键参数进行优化，寻找SVR模型关键参数的最优解，建立基于ICS‑SVR的肌力估计模型，本发明能够实现精度更高的肌力估计。

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