[发明专利]一种运动智能手表和最佳跑速获取方法

权利要求书

1.一种运动智能手表，其特征在于，包括：传感器模块和中心处理器；

所述传感器模块用于：感测获取感测数据后传输给所述中心处理器；

所述中心处理器用于：根据预设数据和所述感测数据以第一跑速计算模型f_a(c,y)计算第一最优跑速，根据预设数据和所述感测数据以第二跑速计算模型f_b(c,y)计算第二最优跑速，对所述第一最优跑速和第二最优跑速加权处理获取最佳跑速，其中，y表示能量消耗数据，c＝体重*运动时间*指数z，指数z＝30/跑速。

2.根据权利要求1所述的一种运动智能手表，其特征在于，所述中心处理器用于：

根据所述第一跑速计算模型f_a(c,y)和第二跑速计算模型f_b(c,y)分别获得一包含有若干极值点的极值点集合；

对两个所述极值点集合中的极值点分别寻优获取第一最优极值点(c_abest,y_abest)和第二最优极值点(c_bbest,y_bbest)；

所述最佳跑速为v_run＝Q₁f_a(c_abest,y_abest)+Q₂f_b(c_bbest,y_bbest)+v_wind,所述v_wind为风速，所述感测数据包括所述风速v_wind,其中，所述Q₁为第一跑速计算模型的权重，所述Q₂为第二跑速计算模型的权重。

3.根据权利要求2所述的一种运动智能手表，其特征在于，所述中心处理器对所述极值点集合中的极值点寻优获取最优极值点(c_abest,y_abest)、(c_bbest,y_bbest)的过程具体包括：

步骤1，种群初始化获得两个所述极值点集合((c_a1,y_a1),(c_a2,y_a2),...,(c_an,y_an))、((c_b1,y_b1),(c_b2,y_b2),...,(c_bn,y_bn))，每个极值点为一个个体，根据适应度函数f_i'＝f_max-f_i计算个体适应度值f_i',f_i是第i个个体对应的目标函数值，f_max为当前种群成员的最大目标函数值，i＝1,2,…,n,n为预设种群规模；

步骤2，按GOLDBERG线性比例变换将进行拉伸后获得f_i”＝sf_i'+l,所述s和l为拉伸常数；

步骤3，根据预设比例选择算子进行遗传算法中的选择操作；

步骤4，按照预设的交叉概率对步骤3获得的种群进行遗传算法中的交叉操作；

步骤5，按照预设的变异概率对步骤4获得的种群进行遗传算法中的变异操作；

步骤6，对步骤5获得的每个个体按照预设的BFGS搜索概率进行BFGS搜索获得子代，完成一次迭代；

步骤7，计算所述子代中个体的适应度值，保存适应度值最低的个体，

步骤8，判断迭代次数是否达到预设代数，

若未达到，则返回步骤3，

若已达到，则选出适应度值最低的个体作为所述第一最优极值点(c_abest,y_abest)和第二最优极值点(c_bbest,y_bbest)。