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龙图腾网获悉桂林电子科技大学申请的专利基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法及系统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：CN115056216B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202210578175.5，技术领域涉及：B25J9/16；该发明授权基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法及系统是由谢武;王兴宇;范勇;吴姝芹;周天设计研发完成，并于2022-05-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法，包括：通过拍摄设备采集书法机械臂写字区域内的图像信息；汇总图像信息和当前时间数据作为历史数据；将历史数据输入到预设的KNN模型中，历史数据聚类成若干簇，每个簇中包含有若干个数据样本，簇的数量由簇内的协方差要求及簇间的协方差要求设置，将得到的结果暂存在KNN模型中，然后增加当前实测数据重新进行聚类，将当前实测数据聚类到对应的簇中，将该数据所在簇中的n个数据A1~An与当前实测数据An+1一同输入到LSTM模型中；将历史数据输入到LSTM模型中初始化该模型；将KNN模型中得到的数据A1~An+1依次输入到训练好的LSTM模型中得到对应的输出值，取输出值的加权平均值作为结果输出。

本发明授权基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于笔画流走向预测的书法机械臂控制方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 1通过拍摄设备采集书法机械臂写字区域内的图像信息；汇总采集的图像信息和当前时间数据作为历史数据； 2将所述历史数据输入到预设的KNN聚类算法模型中，历史数据聚类成若干簇，每个簇中包含有若干个数据样本，簇的数量由簇内的协方差要求及簇间的协方差要求设置，将得到的结果暂存在KNN模型中； 3在前个步骤的基础上增加当前的实测数据重新进行聚类，将当前实测数据聚类到对应的簇中，将该数据所在簇中的n个数据A1~An与当前实测数据An+1一同输入到LSTM神经网络模型中； 4将所述历史数据输入到所述LSTM神经网络模型中初始化该模型，若该模型已经初始化则跳过该步骤； 5将步骤3KNN模型中得到的数据A1~An+1依次输入到训练好的LSTM模型中得到对应的输出值FAi，i=1,2,3,...,n,n+1，取输出值FAi的加权平均值Fout作为结果输出。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人桂林电子科技大学，其通讯地址为：541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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