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龙图腾网获悉上汽大众汽车有限公司申请的专利一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质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：CN116050223B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310160571.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质是由陈文奇;朱大炜;张耿耿;乔淑平设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质。该基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法包括S1，获取碰撞假人肌肉结点坐标数据；S2，构建所述神经网络预测模型；S3，模型训练。本发明提出了一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质，能构建神经网络预测模型，通过该神经网络预测模型能够快速有效预测碰撞假人各肌肉结点坐标。

本发明授权一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法、预测方法、构建设备及一种计算机可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的碰撞假人肌肉神经网络预测模型的构建方法，包括步骤： S1，获取碰撞假人肌肉结点坐标数据，包括步骤： S11，根据碰撞假人的不同应用工况，确定所述碰撞假人的调节特征及各所述调节特征的调节范围； S12，基于所述调节特征及其调节范围，进行正交仿真实验设计，建立正交仿真设计表； S13，基于所述正交仿真设计表，构建碰撞假人肌肉结点的有限元计算模型，求解所述有限元计算模型生成碰撞假人肌肉结点坐标数据； S2，构建所述神经网络预测模型，包括步骤； S21，整理所述正交仿真试验的计算结果生成训练数据集和验证数据集； S22，构建等效小模型，所述等效小模型是从碰撞假人肌肉结点坐标数据中选取碰撞假人的关节附近部位的肌肉结点坐标组成的模型； S23，采用所述训练数据集通过神经网络预测算法对所述等效小模型中的肌肉结点进行预测，采用所述验证数据集计算所述神经网络预测模型的决定系数，建立所述神经网络预测算法的超参数与决定系数的拟合关系，对所述拟合关系进行优化获得所述神经网络预测算法的最优超参数组合，基于所述最优超参数组合建立所述神经网络预测算法对应的神经网络预测模型； S3，模型训练； S31，基于训练数据集确定所述神经网络预测模型的权重系数； S32，基于验证数据集确定所述神经网络预测模型的决定系数； S33，判断所述决定系数是否符合设定目标精度，若否，返回步骤S12，若是，则完成所述神经网络预测模型的构建。

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