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龙图腾网恭喜成都体育学院申请的专利一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法、系统、存储介质和程序产品获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119810928B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510309008.4，技术领域涉及：G06V40/20；该发明授权一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法、系统、存储介质和程序产品是由李梦;刘国辉;王梦琳;邹奕町;李嘉文;张璐琦设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法、系统、存储介质和程序产品在说明书摘要公布了：本发明涉及皮划艇动作识别技术领域，公开了一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法、系统、存储介质和程序产品，所述方法包括获取皮划艇动作数据；所述皮划艇动作数据包括皮划艇力学数据、皮划艇运动学数据和皮划艇环境数据；采用基于稀疏约束的全连接神经网络对皮划艇动作数据进行特征提取，获得皮划艇动作特征；采用基于自相似特征的高阶神经网络对皮划艇动作特征进行皮划艇动作识别。本发明能够提升皮划艇动作识别的分类准确性。

本发明授权一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法、系统、存储介质和程序产品在权利要求书中公布了：1.一种基于数据分析的皮划艇动作识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取皮划艇动作数据；所述皮划艇动作数据包括皮划艇力学数据、皮划艇运动学数据和皮划艇环境数据；采用基于稀疏约束的全连接神经网络对皮划艇动作数据进行特征提取，获得皮划艇动作特征；所述特征提取的方法包括：初始化全连接神经网络的参数；对皮划艇动作数据进行标准化处理；将输入神经网络的皮划艇数据经过神经网络的每一层进行前向传播，每一层的输出都将作为下一层的输入，通过逐层传递，最终输出一组高维特征表示；根据特征提取结果的误差，并采用稀疏性约束项和激活函数的约束项建立总损失函数进行训练；在训练过程中采用可调节的稀疏因子和激活参数使得神经网络根据皮划艇数据的不同阶段自动调整自身的结构；重复迭代上述步骤，直至满足预设的停止迭代条件；对皮划艇动作特征进行特征降维，获得皮划艇动作特征；对所述皮划艇动作特征进行皮划艇动作识别；所述根据特征提取结果的误差，并采用稀疏性约束项和激活函数的约束项建立总损失函数进行训练，具体为： 其中，为总损失函数；为当前批次输入到神经网络的样本数量；为第个样本的真实标签；为模型的预测输出；为L2范数；为L2正则化系数；为权重矩阵的弗罗贝尼斯范数；为弗罗贝尼斯范数；为稀疏化约束系数；为稀疏性控制项；为非零连接数计算范数；为神经网络的总层数；所述在训练过程中采用可调节的稀疏因子和激活参数使得神经网络根据皮划艇数据的不同阶段自动调整自身的结构，具体为： 、其中，为更新后的经网络中的稀疏因子；为神经网络中的稀疏因子；和为控制稀疏性和剪切强度变化速率的超参数；为当神经网络的误差项；为神经网络第层的激活输出；为更新后的神经网络中的剪切因子；为神经网络中的剪切因子；为L2范数。

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