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龙图腾网获悉首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)申请的专利一种基于多模态数据融合的运动训练推荐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：CN120108640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11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：202510120592.9，技术领域涉及：G16H20/30；该发明授权一种基于多模态数据融合的运动训练推荐方法及系统是由方伯言;靳昭辉;张青格;陈可可;张畑设计研发完成，并于2025-01-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多模态数据融合的运动训练推荐方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多模态数据融合的运动训练推荐方法及系统。该方法包括如下步骤：获得老年失能患者的疾病类型和临床特征，融合并构建角色画像，获得静态特征；基于角色画像，生成并推送首个运动训练方案；采集运动训练期间的结构化数据、文本类数据、图像类数据；将数据输入协同过滤模型，结合角色画像，以生成并推送下一个运动训练方案。利用本发明，能够制定个体化针对性的运动训练方案，显著改善老年失能患者的认知、情绪、运动、言语等能力。

本发明授权一种基于多模态数据融合的运动训练推荐方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多模态数据融合的运动训练推荐方法，其特征在于包括如下步骤： 步骤一：针对老年失能患者，获得该患者的疾病类型和临床特征，人口学信息、运动调研信息和运动行为特征，以融合并构建角色画像，获得静态特征； 步骤二：基于角色画像，生成并推送首个运动训练方案； 步骤三：采集运动训练期间的结构化数据、文本类数据、图像类数据； 步骤四：将步骤三中的数据输入协同过滤模型，结合角色画像，以生成并推送下一个运动训练方案；其中，所述协同过滤模型采用多个自动编码器与协同过滤网络,采用图嵌入技术将图结构中的实体和关系映射到低维向量空间中，通过贝叶斯TransR嵌入模型、贝叶斯堆栈降噪自编码器、贝叶斯堆栈卷积自编码器实现，以将结构化数据、文本数据和图像数据分别转化为结构向量、文本向量和图像向量，从而得到项目隐向量和用户隐向量，用于协同过滤学习以推荐所述下一个运动训练方案； 步骤五：按步骤三的方式多次采集运动训练期间的结构化数据、文本类数据、图像类数据，得到运动训练周期数据； 步骤六：判断该运动训练方案是否已是第N个，如果是则进入步骤七；如果否则返回步骤四，根据步骤五中的特征生成下一个运动训练方案；其中，N为正整数； 步骤七：基于该患者在步骤三和步骤五中采集的数据，共同输入RRN模型以迭代优化运动训练方案， 其中，所述RRN模型使用如下函数进行优化： 其中，表示所要学习的参数；为训练集中观察到的元组的集合，元组包括患者、运动训练方案及时间序列；表示患者在时间对运动的评分；为的预测值；表示正则化函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人首都医科大学附属北京康复医院(北京工人疗养院)，其通讯地址为：100144 北京市石景山区八大处西下庄；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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