[发明专利]基于Q-Learning算法的调整运动速度的方法、跑步机及提示装置

说明书

本发明涉及人工智能领域，提供一种基于Q‑Learning算法的调整运动速度的方法、跑步机及提示装置，所述方法包括如下步骤：S1：基于用户在第一预定时间段的运动锻炼信息建立运动锻炼奖励矩阵，所述运动锻炼信息包括速度和心率，所述运动锻炼奖励矩阵以运动心率处在预定恒定心率范围内为训练目标，评估每次速度变化下用户身体变化效果的程度；S2：基于运动锻炼奖励矩阵和Q‑Learning算法形成Q‑Learning矩阵，所述Q‑Learning矩阵评估每次速度变化下用户身体变化的受益程度；S3：根据Q‑Learning矩阵调整用户的运动速度。相比较现有的运动强度监测需要依赖电子设备，本发明可以脱离可穿戴电子设备，有效节约运动锻炼的设备成本。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于Q-Learning算法的调整运动速度的方法、调整运动速度的跑步机和调整运动速度的提示装置。

背景技术

运动锻炼可以有效降低心血管疾病的发病率和死亡率。过低强敌的运动无法实现运动锻炼效果，过高强度的运动可能导致神经中枢疲劳、骨骼机能下降、肝脏损伤，因此运动过程中的强度需要严格控制。

现有的技术手段主要是通过心率指标实时监测运动强度。如中国专利申请号为2019800248879公开了一种运动强度估计方法、运动强度估计装置和程序，该专利通过借助心电图来计算心率，获取受试者的运动强度；中国专利申请号为2016101415735公开了一种监控运动强度的方法及智能手环，通过借助智能心率腕表判断是否处于合适心率范围内，以此来调整运动强度；中国专利申请号为2019112663465公开了一种运动数据处理方法及电子设备，其中电子设备提供多种运动强度选项，即通过设置不同的运动心率范围对应不同的运动强度范围。这些通过心率指标实时监测运动强度的方法及设备需要借助可穿戴设备或电子设备来对运动强度进行调控，即在运动过程中无法摆脱对设备的依赖。对于没有设备的运动者而言，以运动心率长时间处在恒定范围内为目标的运动锻炼无法实现。

因此，亟需研究一种调整运动速度的方法，使运动者在运动时摆脱可穿戴设备。

发明内容

本发明的技术目的就在于解决上述现有技术的缺陷，提供一种基于Q-Learning算法的调整运动速度的方法、调整运动速度的跑步机及调整运动速度的提示装置，基于Q-Learning方法进行训练，使用户根据训练好的Q-Learning矩阵调整运动速度，摆脱可穿戴设备，节约成本。

作为本发明的一个方面，提供一种调整运动速度的方法，包括如下步骤：

S1：基于用户在第一预定时间段的运动锻炼信息建立运动锻炼奖励矩阵，所述运动锻炼信息包括速度和心率，所述运动锻炼奖励矩阵以运动心率处在预定恒定心率范围内为训练目标，评估每次速度变化下用户身体变化效果的程度；

S2：基于运动锻炼奖励矩阵和Q-Learning算法形成Q-Learning矩阵，所述Q-Learning矩阵评估每次速度变化下用户身体变化的受益程度；

S3：根据Q-Learning矩阵调整用户的运动速度。

根据本发明一示例实施方式，还包括：

S4：获取用户在第二预定时间段的新的运动锻炼信息；

S5：根据步骤S4的新的运动锻炼信息更新运动锻炼奖励矩阵；

S6：重复步骤S2至步骤S5。

根据本发明一示例实施方式，所述第一预定时间段为15天至3个月。

根据本发明一示例实施方式，所述第二预定时间段的范围小于第一预定时间段的范围。

根据本发明一示例实施方式，所述第二预定时间段的范围为1-3天。