| 专利号 | 202311560461X | 申请日 | 2023-11-22 | 专利名称 | 一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法 |
| 授权日 | 2024-05-31 | 专利权人 | 山东建筑大学 | 发明人 | 孙健;倪鹤鹏;于复生;张涵;何曙光;吴乐 |
| 主分类号 | G06F30/28 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本发明涉及运动分析技术领域，具体地涉及一种基于数理串联增强深度学习方法的抛射落点预测算法，包括：利用传感器装置采集抛射物运动过程中的抛出初始数据；将抛出初始数据导入到物理模型中，用于模拟真实的运动过程；将物理模型生成的数据与抛出初始数据进行特征融合；设计深度学习模型，接收特征融合后的数据作为输入，以提取和学习抛射物运动模式的特征表示；使用已标注的训练数据集，对深度学习模型进行训练，通过优化算法和反向传播，调整模型参数，准确预测抛射物的落点位置；在预测阶段，将抛出初始数据输入模型，输出预测的落点位置。本发明通过将物理模型生成的数据与抛出初始数据相结合，改善了模型的预测性能、泛化能力和鲁棒性。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 新兴软件和新型信息技术服务 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
