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龙图腾网获悉黄冈职业技术学院申请的专利一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价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：CN119132608B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-01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：202411279094.0，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价方法是由饶凤英;刘波;周源设计研发完成，并于2024-09-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价方法在说明书摘要公布了：本发明涉及康复评价技术领域，且公开了一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价方法，获取患者肌肉电信号、肌肉密度及运动参数并计算得到灰色关联度矩阵，确定出康复评价的关键因素，依据关键因素得到第一肩关节康复评价因素，再对肌肉电信号进行处理后得到模型参数；再利用自适应灰狼算法对模型参数进行优化调整并获取第二评价因素；最后求取所述第一肩关节康复评价因素和所述第二肩关节康复评价因素的加权和，得到患者的肩关节康复评价报告，本发明通过设置自适应灰狼算法，通过自适应灰狼算法得到的模型参数相较于直接对肌肉电信号进行积分运算，得到比较数列，对所述比较数列进行预处理，得到模型参数更加准确，更能提现患者的实际康复情况。

本发明授权一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应灰狼算法的肩关节康复评价方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取患者肌肉电信号Em、肌肉密度Md及运动参数Mp并计算得到灰色关联度矩阵，确定出康复评价的关键因素Xn，依据关键因素Xn得到第一肩关节康复评价因素Xi，再对肌肉电信号Em处理后得到模型参数 S2、利用自适应灰狼算法对模型参数进行优化调整得到最佳的模型参数并获取第二肩关节康复评价因素Yj； S3、求取所述第一肩关节康复评价因素Xi和所述第二肩关节康复评价因素Yj的加权和，得到患者的肩关节康复评价报告； 所述S2包括： S2.1、建立传统灰狼模型； S2.2、利用拉丁超立方采样法初始化灰狼种群； S2.3、初始化自适应灰狼算法参数； S2.4、计算每个灰狼的个体度； S2.5、更新自适应灰狼算法参数并计算灰狼个体位置； S2.6、通过更新灰狼个体位置对灰狼种群进行合并和选择； S2.7、判断迭代次数t是否大于最大迭代次数，最终输出最佳的模型参数 S2.8、将最佳的模型参数输入预设灰色Verhulst模型中，求解得到估计数列，将估计数列作为第二肩关节康复评价因素Yj； 所述S2.3、初始化自适应灰狼算法参数包括：对初始收敛因子ainitial进行优化，使其具有自适应的特性，具体公式如下： 其中，a是自适应收敛因子，ainitial是初始收敛因子，t是当前迭代次数，tmax是最大迭代次数，p是控制递减速度参数； p的设定过程如下： 第一步、初始化：首先，为p设置一个初始值p0； 第二步、评估适应度：在每次迭代中，计算所有候选解的适应度； 第三步、计算适应度改进：对于每个候选解，计算其当前适应度与上一次迭代中适应度的改进量； 第四步、更新p：根据适应度改进情况来更新p； 再计算自适应灰狼算法默认系数向量和系数向量计算公式为： 其中，和是区间为[0,1]的随机向量。

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