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龙图腾网获悉西北工业大学申请的专利一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法及系统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：CN120392128B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510910457.4，技术领域涉及：A61B5/397；该发明授权一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法及系统是由周垚;张慧忠;侯玉宏;陈登凯;刘永华设计研发完成，并于2025-07-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及肌肉疲劳度预测技术领域，具体涉及一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法及系统，包括：将原始肌电信号数据进行滤波处理，获得肌电信号数据；根据每个个体对应的最大等长收缩和每个个体的均方根值，获得每个个体的标准肌电信号数据；并获得每块肌肉的积分肌电值和小波包熵；优化的BP神经网络构型，获得优化后的BP神经网络结构；根据每块肌肉的积分肌电值、小波包熵、肌电信号数据集和每块肌肉的疲劳度的评分结果，对优化后的BP神经网络结构来进行训练，获得训练后的BP神经网络结构；通过训练后的BP神经网络结构进行肌肉疲劳度预测。本发明提高了肌肉疲劳度预测的准确性。

本发明授权一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于BP神经网络模型的肌肉疲劳度预测方法，其特征在于，包括： 确定肌电生理测试个体样本量的范围，包括： 式中，表示弃真概率的自由度，表示去伪概率的自由度，表示肌肉电信号的积分肌电值的标准差，表示表面肌电生理测试个体样本量的基本值，表示试验组与对照组的积分肌电值的差异，表示对进行向上取整； 通过表面肌电生理测试个体样本量的基本值，确定出肌电生理测试个体样本量的范围，即肌电生理测试个体样本量必须大于或者等于表面肌电生理测试个体样本量的基本值； 获取被试者若干组原始肌电信号数据；将原始肌电信号数据进行滤波处理，获得最终滤波后的信号数据，记为肌电信号数据；获取肌电信号数据中每个个体对应的最大等长收缩和每个个体的均方根值；根据每个个体对应的最大等长收缩和每个个体的均方根值，获得每个个体的标准肌电信号数据，包括，通过力传感器获取每个个体的最大等长收缩； 以预设等间间隔，获取每个个体的肌电信号中的若干个时刻的数据； 式中，表示每个个体的肌电信号中的第个时刻的数据，表示每个个体的肌电信号中所有时刻的数据个数，表示每个个体的均方根值； 所述每个个体的标准肌电信号数据具体用公式表示为： 式中，表示每个个体的最大等长收缩，表示每个个体的标准肌电信号数据；根据每个个体的标准肌电信号数据，获得每块肌肉的积分肌电值和小波包熵； 优化的BP神经网络构型，获得优化后的BP神经网络结构；获取每块肌肉的疲劳度的评分结果，包括，通过遗传算法优化的BP神经网络构型，获得优化后的BP神经网络结构；其中，每块肌肉的疲劳度的评分结果是人为来进行评估出来的；通过肌电生理测试个体样本量的范围确定出肌电信号数据集；根据每块肌肉的积分肌电值、小波包熵、肌电信号数据集和每块肌肉的疲劳度的评分结果，对优化后的BP神经网络结构来进行训练，获得训练后的BP神经网络结构； 通过训练后的BP神经网络结构进行肌肉疲劳度预测。

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