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龙图腾网获悉中南大学申请的专利一种运动意图识别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：CN116849685B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-03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：202310695355.6，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种运动意图识别方法是由陆新江;柏昀旭;徐博文设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种运动意图识别方法在说明书摘要公布了：本申请主要保护一种运动意图识别方法，包括步骤：获取数据：采用sEMG信号采集系统采集并处理人体运动的肌电信号，得到肌电信号的原始数据；数据处理：采用滤波器处理原始数据中的干扰，将原始数据中的特征进行提取，得到数据特征集；建立期望的目标函数和估价函数；核函数参数和正则化参数概率估计；隶属核函数参数的分布估计。为了解决基于肌电信号的人体运动意图感知方面的问题，提高模型的识别效率和鲁棒性且能够处理非线性数据，本发明结合低阶模糊模型的优秀预测能力和具有鲁棒性的概率模型，采用期望运算对运动意图进行预测以消除模型中存在的随机干扰，提高模型对时变动态特征和外部扰动的处理能力。

本发明授权一种运动意图识别方法在权利要求书中公布了：1.一种运动意图识别方法，其特征在于：包括依次进行的如下步骤： S1获取数据：采用sEMG信号采集系统采集并处理人体运动的肌电信号，得到肌电信号的原始数据； S2数据处理：采用滤波器处理原始数据中的干扰，将原始数据中的特征进行提取，得到数据特征集； S3建立期望的目标函数和估价函数，具体包括： 第一步， 建立低阶模型规则，根据低阶模型规则得到原始目标函数，原始目标函数表示为： ， 约束条件：； 其中，为目标函数，和是第条规则的后件参数，是正则化参数，由交叉验证法得到，是模型误差，是对第条规则的隶属度，是投影函数，是训练数据的数据特征集的子集，是第个时刻的运动标签值； 并通过拉格朗日方程转换原始目标函数； 同时建立优化条件并在优化条件下求解，得到低阶模糊模型： ， 其中，是模型预测的运动标签值，是预测数据的数据特征集的子集，是隶属核函数，代表第个时刻和第个时刻的运动标签值所组成的隶属核函数， 是核函数，是核函数参数； 将低阶模糊模型代入原始目标函数中，得到优化后的目标函数： ， 其中，，，， i 是拉格朗日乘子； 第二步， 对低阶模糊模型和优化后的目标函数分别进行期望运算，得到最终估价函数： ， 得到期望目标函数： 其中，为隶属核函数的概率密度函数；是期望矩阵； 采用最终估价函数和期望目标函数处理数据特征集。

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