[发明专利]运动平衡评估方法及计算机终端

权利要求书

1.一种运动平衡评估方法，其特征在于，该方法包括：

获取多组原始测试数据，每组原始测试数据包括多个测试动作下的特征数据，分别将多个所述测试动作进行两两组合得到至少一组合动作；

针对每一组合动作，根据所述组合动作的特征数据构造弱分类器，将所述弱分类器加权后作为评估模型；

根据所述评估模型的损失函数的梯度向量构造新的弱分类器，并将新的弱分类器加权后与所述评估模型相加得到新的评估模型，重复执行当前步骤直至构造弱分类器的次数达到预设迭代次数后得到最终评估模型；

通过各组合动作的特征数据对相应的最终评估模型进行训练，根据所述最终评估模型的损失函数的值更新所述最终评估模型中各弱分类器的权值直至所述最终评估模型的损失函数收敛后结束训练；

从所有组合动作的评估模型中选取评估效果最优的最终评估模型作为平衡模型，根据所述平衡模型对相应组合动作的特征数据进行平衡评估。

2.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，所述获取多组原始测试数据之后还包括：

根据所述原始测试数据中包含的特征数据判断所述特征数据是否完整；

若所述原始测试数据不完整，删除所述原始测试数据；

若所述原始测试数据完整，保留所述原始测试数据。

3.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，所述根据所述组合动作的特征数据构造弱分类器之前还包括：

对所述特征数据进行归一化处理，并根据归一化处理后的特征数据构造弱分类器。

4.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，对所述特征数据进行归一化处理之后还包括：

根据所述特征数据中包含的所有属性信息训练预先构建的测试模型；

根据所述测试模型对各属性信息的重要程度进行打分，在所述特征数据中剔除打分最低的属性信息；

通过所述特征数据中剩余属性信息继续训练所述测试模型，重复执行前一步骤，直至执行次数达到预设次数后结束执行，以根据结束执行后的特征数据继续执行构造弱分类器的操作。

5.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，所述弱分类器包括分类回归树。

6.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，所述根据所述平衡模型对相应组合动作的特征数据进行平衡评估之后还包括：

将平衡评估的评估值与预设的平衡等级标准进行对比得到平衡等级。

7.根据权利要求1所述的运动平衡评估方法，其特征在于，所述评估效果最优的最终评估模型是所述最终评估模型的拟合优度和/或最终评估模型的评估准确率均满足预设要求的最终评估模型。

8.一种运动平衡评估装置，其特征在于，该装置包括：

获取组合模块，用于获取多组原始测试数据，每组原始测试数据包括多个测试动作下的特征数据，分别将多个所述测试动作进行两两组合得到至少一组合动作；

第一构造模块，用于针对每一组合动作，根据所述组合动作的特征数据构造弱分类器，将所述弱分类器加权后作为评估模型；

第二构造模块，用于根据所述评估模型的损失函数的梯度向量构造新的弱分类器，并将新的弱分类器加权后与所述评估模型相加得到新的评估模型，重复执行所述第二构造模块的所有内容直至构造弱分类器的次数达到预设迭代次数后得到最终评估模型；

训练模块，用于通过各组合动作的特征数据对相应的最终评估模型进行训练，根据所述最终评估模型的损失函数的值更新所述最终评估模型中各弱分类器的权值直至所述最终评估模型的损失函数收敛后结束训练；

平衡评估模块，用于从所有组合动作的评估模型中选取评估效果最优的最终评估模型作为平衡模型，根据所述平衡模型对相应组合动作的特征数据进行平衡评估。

9.一种计算机终端，其特征在于，所述计算机终端包括存储器以及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述计算机终端执行权利要求1至7任一项所述的运动平衡评估方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质储存有权利要求9所述计算机终端中所使用的所述计算机程序。