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申请/专利权人：西安交通大学城市学院

摘要：本发明公开了基于Actor‑Critic网络在体育无线教学中实时休息决策方法，涉及体育教学安全技术领域，在体育教学开始前，收集每个学生的体育表现数据，在体育教学时，识别每个学生以及对应的运动类型，并收集每个学生的实时生理数据序列集合，在判断为存在需要进行休息决策的学生时，基于对应学生的实时生理数据序列集合以及体育表现数据，使用Actor‑Critic网络模型中的Actor网络输出该学生是否需要休息的决策结果，并对Actor‑Critic网络模型进行训练，在决策结果为需要休息，通过无线网络提醒该学生停止运动，最后更新体育表现数据；智能地为学生提供休息建议，自适应地保障了学生的运动安全。

主权项：1.基于Actor-Critic网络在体育无线教学中实时休息决策方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：在体育教学开始前，预先收集每个学生的体育表现数据；步骤二：在体育教学时，识别每个学生以及对应的运动类型，并通过无线网络方式收集每个学生的实时生理数据序列集合；步骤三：基于每个学生的实时生理数据序列集合，判断是否存在学生需要进行休息决策；若判断为存在需要进行休息决策的学生，转至步骤四；步骤四：基于对应学生的实时生理数据序列集合以及体育表现数据，使用Actor-Critic网络模型中的Actor网络输出该学生是否需要休息的决策结果，并对Actor-Critic网络模型进行训练；步骤五：若决策结果为需要休息，通过无线网络提醒该学生停止运动；步骤六：更新体育表现数据；使用Actor-Critic网络模型中的Actor网络输出该学生是否需要休息的决策结果，并对Actor-Critic网络模型进行训练的方式为：为每个学生设置一个Actor-Critic网络模型，并初始化Actor网络和Critic网络的参数；在判断为需要进行休息决策时，执行以下步骤：步骤11：将需要进行休息决策的学生的编号标记为i0，将第i0个学生进行的运动类型标记为s0；以当前时刻第i0个学生的实时心率、实时呼吸频率和实时体温作为当前状态；步骤12：Actor网络输出是否需要休息的决策结果；以进行休息决策后的下一单位时间内，第i0个学生的实时心率、实时呼吸频率和实时体温作为下一个状态；步骤13：计算实际的奖励值Q；所述实际的奖励值Q为每次为学生进行休息决策后，获得的奖励值；步骤14：使用Critic网络的更新公式更新奖励值函数的值，以调整对决策结果的实际奖励值Q的估计；步骤15：使用Actor网络的更新公式更新Actor网络的参数，以提高在给定状态下选择高奖励决策结果的概率；奖励值Q的计算方式为：当决策结果为不需要休息时：计算历史生理相似度X，并将实际的奖励值Q的值设置为X；当决策结果为需要休息时：将第i0个学生在当前状态中的实时心率标记为L，当前状态中的实时呼吸频率标记为H，当前状态中的实时体温标记为T；将第i0个学生在下一个状态中的实时心率标记为L1，下一个状态中的实时呼吸频率标记为H1，下一个状态中的实时体温标记为T1；实际的奖励值Q的计算公式为： ；其中，b2、b3、b4和b5分别为预设的大于0的比例系数。

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