The invention discloses an image temperament improvement method based on BP neural network and genetic algorithm, which makes people behave gracefully and enhance image temperament. It includes the following steps: S1: collecting the user's body model parameters and corresponding behavior posture data, and uploading them to the cloud server. Body model parameters A and behavior posture data X constitute the model input matrix Z; S2: User terminals score each user's behavior posture through the attitude scoring system, and upload the score as the model output variable Y to the cloud server; S3: Cloud server. Server uses BP neural network to build BP neural network model from input matrix Z to output variable Y; S4: Cloud server uses genetic algorithm to optimize BP neural network model established in S3, and obtains the behavior attitude data corresponding to the best score of attitude scoring system, i.e. recommending decision variable X.
【技术实现步骤摘要】
一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法
本专利技术属于神经网络大数据领域，具体设计一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法。
技术介绍
形象气质训练不仅能使人获得健康美，还能使人获得体形美、姿态美、动作美和气质美，也正因为这样，形象气质训练越来越受到人们的重视，行为姿态矫正系统作为一种提高人们形象气质成为人们乐意选择的方式。在人们平时的生活中随时随地都可以实现对行为姿态的训练。但是通常人们缺乏合理的指导方案，而错误的方法可能会使用户的日常训练达不到理想的效果，造成不可弥补的时间损失和大量的精力损失。目前，亟需解决的问题是建立一套全面的行为姿态模型，并将使用者的行为姿态数据反馈给使用者，让使用者能及时对自己的姿势矫正。影响行为姿态评分的各个因素之间往往体现出高度的复杂性和非线性，采用常规预测、分析方法存在一定难度，BP神经网络对于非线性系统的建模精度高，非常适合行为姿态模型的建立。使用者利用下发的最优行为姿态矫正方案进行日常训练提升自身形象气质，为大数据时代的智能行为姿态矫正提供了一种新的思路。
技术实现思路
本专利技术的目的在于克服现有技术的不足，提...
【技术保护点】
1.一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集用户的身体模型参数以及对应的行为姿态数据，并上传至云服务器，身体模型参数A、行为姿态数据X构成模型输入矩阵Z，其中，身体模型参数A为环境变量，行为姿态数据X为决策变量；S2：用户终端通过姿态评分系统对用户的每一次行为姿态进行评分，并将评分作为模型输出变量Y上传至云服务器；S3：云服务器利用BP神经网络建立输入矩阵Z到输出变量Y的BP神经网络模型；S4：云服务器利用遗传算法对S3中建立的BP神经网络模型进行优化，得到姿态评分系统最佳评分对应的行为姿态数据，即推荐决策变量X0，用户根据推荐...
【技术特征摘要】
1.一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：采集用户的身体模型参数以及对应的行为姿态数据，并上传至云服务器，身体模型参数A、行为姿态数据X构成模型输入矩阵Z，其中，身体模型参数A为环境变量，行为姿态数据X为决策变量；S2：用户终端通过姿态评分系统对用户的每一次行为姿态进行评分，并将评分作为模型输出变量Y上传至云服务器；S3：云服务器利用BP神经网络建立输入矩阵Z到输出变量Y的BP神经网络模型；S4：云服务器利用遗传算法对S3中建立的BP神经网络模型进行优化，得到姿态评分系统最佳评分对应的行为姿态数据，即推荐决策变量X0，用户根据推荐决策变量X0对自己的行为姿态进行矫正，提高自身形象气质。2.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，通过传感器模块采集用户的行为姿态数据；通过采样电路与传感器模块进行连接，将传感器模块采集到的行为姿态数据转换成数字信号，并上传至云服务器。3.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，身体模型参数包括身高、体重、臂长、腿长、三围，并人工录入云服务器。4.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S1中，行为姿态数据包括站立、坐、走行为的姿态数据。5.根据权利要求4所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，所述站立、坐、走的姿态数据分别包括行为时背部、左右手腕、左右大腿、胸部、臀部的加速度、角度、速度、三维坐标、高度。6.根据权利要求1所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S3中，构建三层的BP神经网络模型：设置BP神经网络模型的隐含层节点数为l，隐含层节点函数为S型函数tansig，输出层节点数与输出变量个数一致；设置输出层节点函数为线性函数purelin，输入层到隐含层的权值为w1，隐含层节点阈值为b1，隐含层至输出层的权值为w2，输出层节点阈值为b2。7.根据权利要求6所述的一种基于BP神经网络和遗传算法的形象气质提升方法，其特征在于，步骤S3中，建立BP神经网络模型的方法包括以下步骤：S31：初始化神经网络参数的权值w1、w2以及阈值b1、b2；S32：初始化的网络参数采用如下公式计算此时的其中，表示预测值；w1、...
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