[发明专利]学习系统、复健辅助系统、方法、程序及学习完毕模型有效

专利信息
申请号: 202010578612.4 申请日: 2020-06-23
公开(公告)号: CN112137832B 公开(公告)日: 2023-04-07
发明(设计)人: 大槻将久;中岛一诚;中西贵江;山本学;山上菜月 申请(专利权)人: 丰田自动车株式会社
主分类号: A61H1/02 分类号: A61H1/02;A61H3/00;G06F18/24;G06F18/23;G06N20/00;G16H20/30
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 李洋;王培超
地址: 日本*** 国省代码: 暂无信息
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摘要:
搜索关键词: 学习 系统 复健 辅助 方法 程序 完毕 模型
【权利要求书】:

1.一种学习系统,其中,具备:

取得部,取得对于至少包括关于训练者利用复健辅助系统执行了的复健锻炼的、表示辅助所述训练者的训练助理的助理数据、表示所述训练助理以辅助所述训练者为目的执行了的辅助行动的行动数据、以及表示所述训练者的恢复度的指标数据的第1复健数据通过聚类分析分类了所述训练助理而得到的分类结果;和

学习部,生成学习模型,该学习模型被输入至少包括所述行动数据的第2复健数据,来输出用于启示所述训练助理的接下来行动的所述行动数据,

所述学习部将基于所述分类结果进行了前处理的所述第2复健数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

2.根据权利要求1所述的学习系统,其中,

所述第2复健数据包括所述指标数据以及所述助理数据的至少一方。

3.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述学习部将与所述分类结果中的1个组所包括的所述训练助理对应的所述第2复健数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

4.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述学习部将基于所述分类结果而加标签后的多个组和与所述多个组的各个对应的所述助理数据建立了关联的所述第2复健数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

5.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述学习系统具备分析部,该分析部对于所述第1复健数据执行所述聚类分析来分类所述训练助理,

所述取得部从所述分析部取得分类了所述训练助理而得到的分类结果。

6.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述第1复健数据以及所述第2复健数据包括表示所述训练者的特征的训练者数据。

7.根据权利要求6所述的学习系统,其中,

所述训练者数据包括表示所述训练者的疾病以及症状的至少一方的症状数据。

8.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述行动数据包括对变更了所述复健辅助系统中的设定值的操作进行表示的数据以及表示对于所述训练者的帮助动作的数据中的至少一方。

9.根据权利要求8所述的学习系统,其中,

表示所述操作的数据包括表示所述操作的熟练度的数据。

10.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述学习部针对所述分类结果中的多个组的每一个,将与所述组所包括的所述训练助理对应的所述第2复健数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

11.根据权利要求1或2所述的学习系统,其中,

所述学习系统具备对所述分类结果中的1个组进行指定的组指定部,

所述学习部将与由所述组指定部指定的所述组所包括的所述训练助理对应的所述第2复健数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

12.一种学习系统,其中,具备:

取得部,取得对于至少包括关于训练者利用训练辅助系统执行了的训练的、表示辅助所述训练者的训练助理的助理数据、表示所述训练助理以辅助所述训练者为目的执行了的辅助行动的行动数据、以及表示所述训练者的身体功能提高度的指标数据的第1数据通过聚类分析分类了所述训练助理而得到的分类结果;和

学习部,生成学习模型,该学习模型被输入至少包括所述行动数据的第2数据,来输出用于启示所述训练助理的接下来行动的所述行动数据,

所述学习部将基于所述分类结果进行了前处理的所述第2数据作为教导数据,来生成所述学习模型。

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