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龙图腾网获悉北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学申请的专利基于LLM的运动处方生成式推荐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：CN120994900B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202511015680.9，技术领域涉及：G06F16/9535；该发明授权基于LLM的运动处方生成式推荐方法是由彭浩;杜皓华;姚信威;闫航;解勤思;赵兴涛设计研发完成，并于2025-07-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于LLM的运动处方生成式推荐方法在说明书摘要公布了：本发明涉及运动处方生成推荐技术领域，且公开了基于LLM的运动处方生成式推荐方法，获取数据并进行预处理，基于S1预处理后的数据构建知识图谱，对LLM模型进行预训练，并将构建的知识图谱输入到LLM模型中，并进行强化学习优化，采用PPO算法优化LLM模型输出策略，基于优化后的LLM模型通过FITT参数推导输出运动处方，并以自然语言生成。该方法结合用户特征和场景信息，生成高质量、个性化的运动处方，本发明利用多维度奖励函数框架，量化处方质量并优化生成策略，确保生成的运动处方不仅科学合理，还符合用户的实际情况和偏好，通过用户模拟器生成合成数据，实现从静态推荐到动态适配的升级，提升用户体验和运动健康管理的智能化水平。

本发明授权基于LLM的运动处方生成式推荐方法在权利要求书中公布了：1.基于LLM的运动处方生成式推荐方法，其特征在于：包括以下步骤： S1：获取数据并进行预处理； S2：基于S1预处理后的数据构建知识图谱； S3：对LLM模型进行预训练，并将S2中构建的知识图谱输入到LLM模型中，并进行强化学习优化，采用PPO算法优化LLM模型输出策略； 所述S3的具体步骤如下： S3.1：采用交叉熵损失函数对LLM模型进行预训练； S3.2：并采用知识注入机制将知识图谱输入到LLM模型中； S3.3：采用近端策略优化算法优化LLM模型，包括状态、动作和奖励函数，其中奖励函数的构建如下分别包括： 课程内多样性奖励函数： ； 其中，表示课程内多样性奖励函数，n和m表示两个不同的动作，表示两个动作所训练肌肉的平均相似度,：表示随动作间隔衰减的权重，为两个动作在序列中的位置差，权重随间隔增大而减小；表示所有动作对的权重之和； 课程间多样性奖励函数： ； 其中，表示课程间多样性奖励函数，表示包含第t次会话中每种动作的计数，k表示历史会话的偏移量，表示皮尔逊相关系数，表示历史会话的数量,表示权重； 健身水平匹配奖励函数： ； 其中，表示高斯核函数，表示健身水平匹配奖励函数，表示每种锻炼项目的难度，表示每种锻炼项目用户的难度偏好，c表示单次会话中动作的索引,表示最大值函数，表示绝对值，表示单次会话中的动作总数； 健身目标匹配奖励函数： ； 其中，表示健身目标匹配奖励函数，为指示函数，若动作的类型与用户目标一致，则取值为1，否则为0； 在优化过程中总体奖励具体为所有奖励函数的加权和，当任一奖励函数低于设定的阈值时，触发惩罚，当存在任一惩罚项，总体奖励为负值； S3.4：采用PPO算法优化LLM模型输出的策略； S4：基于优化后的LLM模型通过FITT参数推导输出运动处方，并以自然语言生成。

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北京航空航天大学杭州创新研究院;北京航空航天大学，其通讯地址为：310051 浙江省杭州市滨江区长河街道炬航弄99号；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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