[发明专利]一种基于远程监测的数字化训练调控方法及系统

权利要求书

1.一种基于远程监测的数字化训练调控方法，其特征在于，所述方法应用于一种基于远程监测的数字化训练调控系统，所述系统包括图像采集装置、虚拟训练模块、脑电反馈模块，所述方法包括：

对目标用户进行信息采集，获得目标用户信息数据库，并对所述目标用户信息数据库进行特征提取，获得目标用户健康数据集；

基于所述目标用户健康数据集对所述目标用户进行健康特征评估，获得健康特征评估结果；

构建训练方案匹配模型，将所述健康特征评估结果输入所述训练方案匹配模型，获得多个训练方案；

基于所述虚拟训练模块，对所述多个训练方案进行虚拟训练，获得多个虚拟训练结果，基于所述多个虚拟训练结果对所述多个训练方案进行筛选，获得适应性训练方案；

基于所述适应性训练方案，通过所述图像采集装置对目标用户进行训练远程监测，获得训练监测数据集；

基于所述训练监测数据集进行训练姿态分析，获得训练姿态调整信息；

将所述训练姿态调整信息发送至所述脑电反馈模块，获得实时脑电反馈信号，并根据所述实时脑电反馈信号对目标用户进行训练纠正。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得健康特征评估结果，所述方法还包括：

对所述目标用户健康数据集进行主成分分析，获得降维健康数据集；

构建健康特征评估知识库，其中，所述健康特征评估知识库包括多个预设健康特征和多个预设健康特征值，且，所述多个预设健康特征和所述多个预设健康特征值具有对应关系；

基于所述健康特征评估知识库对所述降维健康数据集进行特征识别，获得健康特征识别结果；

基于所述健康特征识别结果，获得所述健康特征评估结果。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标用户健康数据集进行主成分分析，获得降维健康数据集，所述方法还包括：

根据所述目标用户健康数据集，获得第一目标用户健康特征数据集；

对所述第一目标用户健康特征数据集进行去中心化处理，获得第二目标用户健康特征数据集；

根据所述第二目标用户健康特征数据集，获得第一目标用户健康特征的协方差矩阵；

根据所述第一目标用户健康特征的协方差矩阵，获得第一特征值和第一特征向量；

根据所述第一特征值和所述第一特征向量，获得所述降维健康数据集。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获得预设历史时间集合；

基于所述预设历史时间集合和所述目标用户健康数据集，对目标用户进行历史数据采集，获得多个历史健康数据集，并对所述多个历史健康数据集进行主成分分析，获得多个历史降维健康数据集；

基于所述健康特征评估知识库对所述多个历史降维健康数据集进行特征识别，获得多个历史健康特征识别结果；

基于所述多个历史健康特征识别结果，获得多个历史健康特征评估结果；

对所述多个历史健康特征评估结果进行变化趋势分析，获得健康特征变化趋势分析结果，并将所述健康特征变化趋势分析结果添加至所述健康特征评估结果。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建训练方案匹配模型，所述方法还包括：

获得构建数据集；

获得预设数据分配比例，基于所述预设数据分配比例对所述构建数据集进行划分，获得训练数据集和测试数据集；

基于BP神经网络，对所述训练数据集进行监督训练，获得所述训练方案匹配模型；

基于所述测试数据集对所述训练方案匹配模型进行参数更新、迭代优化。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得适应性训练方案，所述方法还包括：

构建训练方案评估专家组；

基于所述训练方案评估专家组对所述多个虚拟训练结果进行评分，获得多个评分结果；

基于所述多个评分结果进行筛选，获得最优评分结果；

基于所述最优评分结果对所述多个训练方案进行匹配，获得所述适应性训练方案。