[发明专利]一种基于BP神经网络和遗传算法的掷实心球姿势矫正方法在审
| 申请号： | 201811018103.5 | 申请日： | 2018-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN109248413A | 公开（公告）日： | 2019-01-22 |
| 发明（设计）人： | 秦怡静 | 申请（专利权）人： | 秦怡静 |
| 主分类号： | A63B24/00 | 分类号： | A63B24/00;A63B71/06;G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12 |
| 代理公司： | 重庆蕴博君晟知识产权代理事务所(普通合伙) 50223 | 代理人： | 郑勇 |
| 地址： | 400015*** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络和遗传算法的掷实心球姿势矫正方法，帮助学生掌握标准实心球投掷姿势，进而提高学生的运动成绩。包括如下步骤：S1：采集用户的身体模型参数以及对应的投掷姿势数据，构成输入矩阵X上传至云服务器，其中，身体模型参数为环境变量，投掷姿势数据为决策变量，并将多次投掷的成绩作为输出变量Y上传至云服务器；S2：云服务器利用BP神经网络建立输入矩阵X到输出变量Y的BP神经网络模型；S3：云服务器利用遗传算法对S3中建立的BP神经网络模型进行优化，得到最佳投掷成绩对应的投掷姿势数据，即推荐决策变量X0，用户根据推荐决策变量X0对自己的投掷姿势进行矫正，提高投掷成绩。 | ||
| 搜索关键词： | 投掷 云服务器 决策变量 遗传算法 姿势数据 实心球 身体模型 输出变量 输入矩阵 姿势矫正 上传 姿势 环境变量 运动成绩 成绩 矫正 学生 采集 优化 帮助 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络和遗传算法的掷实心球姿势矫正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集用户的身体模型参数以及对应的投掷姿势数据，构成输入矩阵X上传至云服务器，其中，身体模型参数为环境变量，投掷姿势数据为决策变量，并将多次投掷的成绩作为输出变量Y上传至云服务器；S2：云服务器利用BP神经网络建立输入矩阵X到输出变量Y的BP神经网络模型；S3：云服务器利用遗传算法对S3中建立的BP神经网络模型进行优化，得到最佳投掷成绩对应的投掷姿势数据，即推荐决策变量X0，用户根据推荐决策变量X0对自己的投掷姿势进行矫正，提高投掷成绩。
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