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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115599213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211294486.5，技术领域涉及：G06F3/01；该发明授权一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法是由任雷;牛小茹;王坤阳;钱志辉;张定国;张尧设计研发完成，并于2022-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法，包括：动作训练过程和实时控制过程；其中，所述动作训练过程还包括多动作离线训练和单一动作在线训练，通过对表面肌电信号采集、预处理和训练，得到训练完成的参数矩阵；所述实时控制过程将所述参数矩阵载入，用于实现手势动作识别与仿生手实时控制。本发明支持多动作离线训练模式、单一动作在线训练模式、多动作实时识别控制模式、以及单一动作实时识别控制模式，能够在支持预先定义的多种手势动作的离线训练、分类识别与实时控制基础上，支持截肢用户自定义单一手势动作的在线训练、分类识别与实时控制。

本发明授权一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于二叉树支持向量机的仿生手控制方法，其特征在于，包括动作训练过程和实时控制过程； 其中，所述动作训练过程包括多动作离线训练和单一动作在线训练，通过对表面肌电信号采集、预处理和训练，得到训练完成的多维参数矩阵； 所述实时控制过程将所述多维参数矩阵载入，用于实现手势动作识别与仿生手实时控制； 二叉树支持向量机模型训练过程为：在二叉树支持向量机模型中进行多动作的离线训练，进行多动作的离线训练；利用相关手势动作的多维特征数据矩阵，依次训练每个根节点下面的两组手势动作，获得相应的支持向量机模型参数，并保存每个根节点训练获得的支持向量机模型参数；待各根节点均训练完成后，将每个结点对应的支持向量机模型参数合并为一个多维参数矩阵；将所述多维参数矩阵输入至仿生手嵌入式控制系统平台，用于后续手势动作的识别以及仿生手的实时控制； 所述单一动作在线训练包括：进行自定义手势动作表面肌电信号的采集，嵌入式控制平台在线完成表面肌电信号的预处理、以及二叉树支持向量机模型的训练，训练完成后将模型的参数矩阵存储至仿生手嵌入式控制系统平台；其中，所述单一动作在线训练中电信号采集和预处理工作与所述多动作离线训练相关工作相同。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人吉林大学，其通讯地址为：130022 吉林省长春市南关区人民大街5988号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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