(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210548464.0 (22)申请日 2022.05.20 (71)申请人 西南大学 地址 400715 重庆市北碚区天生路2号 (72)发明人 张衡　王莹　黄奔浩　许仁园　 (74)专利代理 机构 重庆图为 律师事务所 5 0287 专利代理师 张园 (51)Int.Cl. G16H 20/30(2018.01) G06F 16/36(2019.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 一种运动处方的生 成方法及装置、 存储介质 及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种运动处方的生成方法及 装置、 存储介质及电子设备， 具体包括： 建立包含 不同健康状态人群对应的推荐运动处方的知识 图谱； 构建并训练个人体质分类模型； 获取待测 对象的体质参数， 输入训练好的个人体质分类模 型中进行分类， 得到待测对象的体质类别； 获取 待测对象的基础健康数据； 根据待测对象的基础 健康数据和体质类别， 调用知识图谱进行推理， 确定待测对象的健康状态， 输出与待测对象 的健 康状态对应的推荐运动处方。 本发 明实施例提供 的方案中， 将知识图谱引入运动处方推理中， 结 合计算模型， 提出一种通过数据计算和知识推理 共同得到推荐运动处方的方法， 增加了推理输入 数据的维度， 提高了推理结果的准确性和适应 性。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 114974508 A 2022.08.30 CN 114974508 A 1.一种运动处方的生成方法， 其特 征在于， 包括： 建立包含不同健康状态人群对应的推荐运动处方的知识图谱； 构建并训练个人体质分类模型； 获取待测对象的体质参数， 输入训练好的所述个人体质分类模型中进行分类， 得到所 述待测对象的体质类别； 获取所述待测对象的基础健康数据； 根据所述待测对象的基础健康数据和体质类别， 调用所述知识图谱进行推理， 确定待 测对象的健康状态， 输出与待测对象的健康状态对应的推荐运动处方。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述建立包含不同健康状态人群对应的推 荐运动处方的知识图谱， 包括： 获取目标 领域的基础 知识并转换为结构化数据； 确定所述知识图谱的数据模型， 并根据所述数据模型从转换后的结构化数据中抽取知 识三元组， 所述知识三元组能够表征各健康状态对应人群的体质类别的特征、 基础健康数 据的特征和推荐运动处方的特 征以及各 特征之间的关系； 将抽取得到的所述知识三元组导入图形 数据库中， 形成所述知识图谱。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特征在于， 所述知识三元组的形式包括实体 ‑关系‑实 体和/或实体 ‑属性‑属性值。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括， 所述输出与待测对象的 健康状态对应的推荐运动处方后， 检测所述待测对象根据所述推荐运动处方进行运动时产 生的运动数据， 并根据所述检测的运动数据调整所述推荐运动处方； 所述检测的运动数据包括待测对象的实时运动心率， 所述根据 所述检测的运动数据调 整所述推荐运动处方包括： 将检测到的待测对象的实时运动心率作为待调 整样本， 估计所述待调整样本的总体心 率特征， 并计算所述待调整样本的期望值和四分位数； 判断所述待调整样本的期望值是否在预设区间内， 若超过所述预设区间则调整所述推 荐运动处方； 判断所述待调整样本的下四分位数和上四分位数是否都在所述预设区间内， 若所述待 调整样本的下四分位数和上四分位数中的至少一个超过所述预设区间， 则调整所述推荐运 动处方。 5.根据权利要求1或4所述的方法， 其特征在于， 所述方法还包括， 所述输出与待测对象 的健康状态对应的推荐运动处方后， 获取所述待测对 象的主观疲劳感受， 并根据所述待测 对象的主观疲劳感受调整所述推荐运动处方。 6.根据权利要求1所述的方法， 其特 征在于， 所述构建并训练个人体质分类模型， 包括： 获取初始体质分类样本集； 对所述初始体质分类样本集的数据进行处理， 包括删去所述初始体质分类样本集中缺 失率超过设定缺 失率阈值的特征， 对所述初始体质分类样本集剩余特征中缺 失的数据进 行 填补， 获得第一调整体质分类样本集； 将所述第一调整体质分类样本集中的数据进行标准 化处理， 统一各数据的量度， 获得第二调整体质分类样本集； 对所述第二调整体质分类样本 集中数据量不足的样本进行过采样， 获得数据分布均衡的最终体质分类样本集， 所述获取权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114974508 A 2的待测对象的体质参数包括所述 最终体质分类样本集的至少一个特 征； 确定至少一种 模型训练算法， 并根据确定的所述至少一种 模型训练算法对所述最终体 质分类样本集进行分类训练， 获得至少一种训练好的个人体质分类模型； 对每个所述训练好的个人体质分类模型的分类效果进行评估， 根据效果评估结果确定 最终用于对待测对象的体质类别进行分类的个人体质分类模型。 7.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述推荐运动处方包括运动频率、 运动强 度、 运动时间、 运动类型和运动动作， 所述运动类型包括乒乓球运动， 所述运动动作包括乒 乓球技术动作。 8.一种运动处方的生成装置， 其特 征在于， 包括： 个人体质分类模块， 用于训练个人体质分类模型， 并获取待测对象的体质参数后输入 到训练好的所述个人体质分类模型中进行分类， 输出 所述待测对象的体质类别； 知识图谱模块， 用于建立包含不同健康状态人群对应的推荐运动处方的知识图谱,并 获取所述待测对象的基础健康数据和体质类别后调用所建立的知识图谱进 行推理， 确定待 测对象的健康状态并输出与待测对象的健康状态对应的推荐运动处方。 9.一种存储介质， 其特征在于， 所述存储介质包括存储的指令， 其中， 在所述指令运行 时控制所述存储介质所在的设备执行如权利要求1 ‑7任意一项所述的运动处方的生成方 法。 10.一种电子设备， 其特征在于， 包括至少一个处理器、 以及与处理器连接的至少一个 存储器、 总线； 其中， 处理器、 存储器通过总线完成相互间的通信； 处理器用于调用存储器中 的程序指令， 以执 行如权利要求1 ‑7任意一项所述的运动处方的生成方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114974508 A 3