公开(公告)号：CN118329068A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410387157.8

申请日：2024-04-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李翔 ,  吴英 ,  刘宇 ,  陈燕苹 ,  彭慧

IPC: G01C22/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多节点IMU的步长检测方法，根据行人下肢运动模型，分析节点与行人部位，建立行人载体坐标系，在行人的下肢节点部署微传感器，搭建下肢分布式多节点系统；根据行人平走、上楼、下楼运动的特征，建立行人运动特征模型，分析行走步态特征，建立平走、上楼、下楼的步态周期；通过获取平走时大腿和腰部的传感器数据，上楼时大腿上的传感器数据，下楼时小腿上的传感器数据，统计平走、上楼、下楼的步数；根据行人下肢部署的分布式多节点微传感器，融合三种步态下肢不同节点的运动信息，并且获得该时刻各个节点解算出的俯仰角，判断每一步的脚后跟的着地时刻，利用构建的下肢几何模型估计每一步的步长。

公开(公告)号：CN109543840A

公开(公告)日：2019-03-29

申请号：CN201811329913.2

申请日：2018-11-09

Applicant: 北京理工大学 ,  重庆邮电大学

Inventor： 李祥明 ,  李翔 ,  杨杰 ,  叶能 ,  雒江涛 ,  王梦 ,  周欣

IPC: G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多维分类强化学习的动态推荐系统设计方法，属于强化学习以及推荐技术领域。包括：步骤1服务器根据所推荐物品的固有属性对所有物品进行分类，并对所有物品执行热度统计，更新热度代表物品；步骤2用户向服务器发送请求，请求服务器推荐物品；步骤3计算用户活跃度与网络权重并存储；步骤4服务器根据用户活跃度判断是否跳至步骤5；步骤5服务器依据Actor神经网络和现有的用户状态向量，对用户进行物品推荐；步骤6若用户对服务器推荐物品进行反馈则对用户状态进行更新，回到步骤3；否则无动作。本发明更加客观地反映用户物品间的联系与用户兴趣的变化；通过用户活跃度和用户登记的静态信息增强了推荐的精准度。

公开(公告)号：CN109543840B

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN201811329913.2

申请日：2018-11-09

Applicant: 北京理工大学 ,  重庆邮电大学

Inventor： 李祥明 ,  李翔 ,  杨杰 ,  叶能 ,  雒江涛 ,  王梦 ,  周欣

IPC: G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于多维分类强化学习的动态推荐系统设计方法，属于强化学习以及推荐技术领域。包括：步骤1服务器根据所推荐物品的固有属性对所有物品进行分类，并对所有物品执行热度统计，更新热度代表物品；步骤2用户向服务器发送请求，请求服务器推荐物品；步骤3计算用户活跃度与网络权重并存储；步骤4服务器根据用户活跃度判断是否跳至步骤5；步骤5服务器依据Actor神经网络和现有的用户状态向量，对用户进行物品推荐；步骤6若用户对服务器推荐物品进行反馈则对用户状态进行更新，回到步骤3；否则无动作。本发明更加客观地反映用户物品间的联系与用户兴趣的变化；通过用户活跃度和用户登记的静态信息增强了推荐的精准度。