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龙图腾网获悉杭州电子科技大学申请的专利一种多模态深度森林框架的手部动作识别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：CN114997222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202210573321.5，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种多模态深度森林框架的手部动作识别方法是由方银锋;陆慧俏;杨海洋设计研发完成，并于2022-05-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多模态深度森林框架的手部动作识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多模态深度森林框架的手部动作识别方法，包括：S1.获取与手部动作相对应的肌电信号和加速度信号；S2.分别提取肌电信号和加速度信号相对应的时域特征，得到肌电信号特征向量和加速度信号特征向量；S3.将肌电信号特征向量和加速度信号特征向量进行融合，得到融合后的特征向量集；S4.将已经确定好超参数的深度森林进行优化；S5.将特征向量集输入到优化后的深度森林中，得到手部动作的输出识别结果。本发明旨在探索加速度信号对肌电信号的补充性作用，证明加速度信号的融合能够提升动作识别的准确率，以及有利于促进人体运动，特别是手部运动相关理论的研究与发展以及促进肌电信号解码在康复医疗、人机交互等发明的应用。

本发明授权一种多模态深度森林框架的手部动作识别方法在权利要求书中公布了：1.一种多模态深度森林框架的手部动作识别方法，其特征在于，包括： S1.获取与手部动作相对应的肌电信号和加速度信号； S2.分别提取肌电信号和加速度信号相对应的时域特征，得到肌电信号特征向量和加速度信号特征向量；肌电信号的时域特征包括肌电信号的绝对平均值、肌电信号的波形长度、肌电信号的自回归系数、肌电信号的过零数、肌电信号的斜率符号变化次数；加速度信号的时域特征包括加速信号的应用平均值； S3.将肌电信号特征向量和加速度信号特征向量进行融合，得到融合后的特征向量集； 还包括对加速度信号特征向量进行降维分析； S4.将已经确定好超参数的深度森林进行优化； S5.将特征向量集输入到优化后的深度森林中，得到手部动作的输出识别结果； 步骤S5具体包括： S51.将得到的m维的特征向量送到深度森林算法的随机森林中，每个随机森林得到了一个n维的数据；其中，深度森林中每层结构有4个随机森林，两个黑色是完全随机森林，两个是普通随机森林，则得到了4个n维的概率数据； S52.将步骤S51中得到了4个n维的概率数据与原始的加速度矩阵拼接起来得到m+ 4n维的数据，将得到m+ 4n维的数据作为下一层的输入，则得到4个n维的数据； S53.将步骤S52中得到了4个n维的概率数据与原始的加速度矩阵拼接起来得到m+ 4n维的数据，将得到m+ 4n维的数据作为下一层的输入，则得到4个n维的数据； S54.继续执行步骤S53，直到执行完最后一层，最后输出4个n维的数据； S55.将最后输出的4个n维的数据取平均，得到一个n维的数据； S56.在得到的n维的数据里面取最大的值作为预测结果。

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