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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测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：CN117764151B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07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：202311778668.4，技术领域涉及：G06N5/01；该发明授权一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测方法是由任韦燕;弓明侠;蒲放;陈文轩设计研发完成，并于2023-12-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测方法，包括以下步骤：S1、对n名受试者的步态数据进行采集；S2、构建足底压力‑下肢关节力矩数据集；S3、结合遗传算法和深度森林算法优化分布式压力传感器鞋垫中的传感器数量和布局；S4、基于选出的最优数量和布局，利用深度森林模型实现下肢关节力矩的实时快速预测。本发明可通过便携、低成本、经优化布局的足底压力传感器，实现下肢关节力矩的日常实时准确估计，克服了传统测试需要特定的实验环境和复杂的建模过程的缺陷。

本发明授权一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度森林和遗传算法的下肢关节力矩预测方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、对于n名受试者，分别采用分布式压力传感器鞋垫测量足底压力数据以及利用运动捕获系统和测力台测量下肢运动轨迹及地面反力，实现n名受试者步态数据的采集； S2、构建足底压力-下肢关节力矩数据集； S3、通过足底压力-下肢关节力矩数据集对深度森林算法进行训练，得到深度森林模型；结合遗传算法和深度森林算法优化分布式压力传感器鞋垫中的传感器数量和布局； S4、最终，基于选出的最优传感器数量和布局，利用深度森林模型实现下肢关节力矩的实时快速预测； 步骤S3中，深度森林算法包括三部分：数据预处理、多粒度扫描以及级联森林模型； 1数据预处理：将分布式压力传感器鞋垫中n个压力传感器测得的足底压力数据转化为n维的原始向量；将当前帧、前面第a帧以及前面第b帧的数据进行拼接，ab，得到3*n维的向量； 2多粒度扫描：分别使用大小为以及的滑动窗口进行扫描，得到个维向量、个维向量以及个维向量；将上述向量分别经过两个随机森林模型回归并拼接，最终得到一个c维特征向量，作为级联森林模型的输入； 3级联森林模型：输入的c维特征向量经过四个随机森林模型处理，得到四个增强的一维向量；将四个增强的一维向量与输入的c维特征向量拼接，形成c+4维特征向量，作为下一级输入；重复上述过程直至最后一级；在最后一级，将所有生成的向量取平均，得到回归值； 步骤S3中，遗传算法的编码策略为二进制编码，每一个位代表着一个从1到k的传感器编号1,2,3,4...k，特定位置上的值表示是否选择对应位置的传感器；若选择了某个传感器，对应位置的值设定为1；反之，若未选择，则被设定为0； 遗传算法使用适应度评估计算公式进行计算，公式为：， 其中P表示选择的传感器阵列，表示深度森林模型的均方误差，表示所选传感器之间压力值的相关性矩阵的二范数，α为一个特定的系数。

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