【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及医疗信息数据处理，尤其涉及一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法及系统。
技术介绍
1、随着深度学习技术的兴起，特别是深度强化学习的发展，康复训练数据处理进入了一个新的阶段。深度强化学习通过模拟智能体与环境的交互来学习最优的行为策略，其强大的表示学习能力和对复杂环境的适应性使其在康复训练中展现出巨大潜力。随着对深度强化学习的研究不断深入，研究人员开始探索如何将其应用于康复训练数据处理中，基于此开发了基于深度强化学习的算法和模型，用于解决康复训练中的动作规划、姿势控制、运动学习等问题，这些方法利用深度神经网络的表征学习能力，结合强化学习的奖励机制，使得智能体能够根据环境的反馈不断优化其行为策略。然而，目前传统的往往只关注康复部位的静态信息，缺乏对运动时序和幅度的深入分析，同时传统的康复训练往往缺乏对康复训练视频和监测数据的有效关联和细节处理，难以全面、准确地分析康复训练过程，导致康复训练决策的数据全面性不足。
技术实现思路
1、基于此，有必要提供一种基于深度强化学习的康复训...
【技术保护点】
1.一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤S22包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于深度强...
【技术特征摘要】
1.一种基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于深度强化学习的康复训练数据处理方法，其特征在于，步骤s22包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于深度强化学习的康...
【专利技术属性】
技术研发人员：李志，甘泉，刘玲，
申请(专利权)人：中国人民解放军海军青岛特勤疗养中心，
类型：发明
国别省市：
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