本说明书实施例提供一种激励决策模型的运动引导方法，训练健康状态预测模型，预测用户的健康状态上升空间，并确定当前阶段的健康状态上升空间，获取样本用户的动作信息和对应的健康状态变化数据，构造激励函数，利用样本用户的动作信息和对应的健康状态变化数据对激励函数进行强化学习，生成动作空间，结合强化学习出的激励函数构造动作决策模型，在动作空间中进行搜索生成动作策略，计算其激励函数值，并进行迭代，直至计算出的激励函数值满足预设条件，输出动作策略，持续更新引导用户运动并进行动作识别，通过利用激励函数值进行迭代的方式可得到全局最优的动作策略，提高了与用户的匹配度。
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“激励决策模型的运动引导方法、装置和电子设备” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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编辑：管理员
来源：北方有色网
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