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龍圖騰網獲悉西北工業大學申請的專利一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120392128B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-26發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510910457.4，技術領域涉及：A61B5/397；該發明授權一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法及系統是由周垚;張慧忠;侯玉宏;陳登凱;劉永華設計研發完成，并于2025-07-02向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法及系統在說明書摘要公布了：本發明涉及肌肉疲勞度預測技術領域，具體涉及一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法及系統，包括：將原始肌電信號數據進行濾波處理，獲得肌電信號數據；根據每個個體對應的最大等長收縮和每個個體的均方根值，獲得每個個體的標準肌電信號數據；并獲得每塊肌肉的積分肌電值和小波包熵；優化的BP神經網絡構型，獲得優化后的BP神經網絡結構；根據每塊肌肉的積分肌電值、小波包熵、肌電信號數據集和每塊肌肉的疲勞度的評分結果，對優化后的BP神經網絡結構來進行訓練，獲得訓練后的BP神經網絡結構；通過訓練后的BP神經網絡結構進行肌肉疲勞度預測。本發明提高了肌肉疲勞度預測的準確性。

本發明授權一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于BP神經網絡模型的肌肉疲勞度預測方法，其特征在于，包括： 確定肌電生理測試個體樣本量的范圍，包括： 式中，表示棄真概率的自由度，表示去偽概率的自由度，表示肌肉電信號的積分肌電值的標準差，表示表面肌電生理測試個體樣本量的基本值，表示試驗組與對照組的積分肌電值的差異，表示對進行向上取整； 通過表面肌電生理測試個體樣本量的基本值，確定出肌電生理測試個體樣本量的范圍，即肌電生理測試個體樣本量必須大于或者等于表面肌電生理測試個體樣本量的基本值； 獲取被試者若干組原始肌電信號數據；將原始肌電信號數據進行濾波處理，獲得最終濾波后的信號數據，記為肌電信號數據；獲取肌電信號數據中每個個體對應的最大等長收縮和每個個體的均方根值；根據每個個體對應的最大等長收縮和每個個體的均方根值，獲得每個個體的標準肌電信號數據，包括，通過力傳感器獲取每個個體的最大等長收縮； 以預設等間間隔，獲取每個個體的肌電信號中的若干個時刻的數據； 式中，表示每個個體的肌電信號中的第個時刻的數據，表示每個個體的肌電信號中所有時刻的數據個數，表示每個個體的均方根值； 所述每個個體的標準肌電信號數據具體用公式表示為： 式中，表示每個個體的最大等長收縮，表示每個個體的標準肌電信號數據；根據每個個體的標準肌電信號數據，獲得每塊肌肉的積分肌電值和小波包熵； 優化的BP神經網絡構型，獲得優化后的BP神經網絡結構；獲取每塊肌肉的疲勞度的評分結果，包括，通過遺傳算法優化的BP神經網絡構型，獲得優化后的BP神經網絡結構；其中，每塊肌肉的疲勞度的評分結果是人為來進行評估出來的；通過肌電生理測試個體樣本量的范圍確定出肌電信號數據集；根據每塊肌肉的積分肌電值、小波包熵、肌電信號數據集和每塊肌肉的疲勞度的評分結果，對優化后的BP神經網絡結構來進行訓練，獲得訓練后的BP神經網絡結構； 通過訓練后的BP神經網絡結構進行肌肉疲勞度預測。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人西北工業大學，其通訊地址為：710072 陜西省西安市碑林區友誼西路127號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。