CN102470264A - 用于向对象提供训练计划的方法和系统 - Google Patents

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CN102470264A CN2010800341129A CN201080034112A CN102470264A CN 102470264 A CN102470264 A CN 102470264A CN 2010800341129 A CN2010800341129 A CN 2010800341129A CN 201080034112 A CN201080034112 A CN 201080034112A CN 102470264 A CN102470264 A CN 102470264A
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Abstract

本发明公开了一种至少包括第一练习和第二练习的用于提供训练计划的方法，该方法包括以下步骤：获取与对象的第一练习表现相关联的一个或多个参数；以及基于所述一个或多个参数调整在所述第一练习之后要提供的第二练习的一个或多个目标值。

Description

用于向对象提供训练计划的方法和系统
技术领域
本申请涉及一种训练方法和系统，更具体地，涉及一种用于向对象提供训练计划的方法和系统。
背景技术
目前已知向例如由于事故或疾病而丧失运动功能的病人的对象提供练习的多种装置。通常只要训练是有强度的且病人在治疗中得到指导，这些练习在恢复运动控制方面是有效的。另一种对象的实例是运动员。
在申请CN 200410056143.0中公开了一种康复系统。在该康复系统公开的内容中，在练习中，由两台照相机捕获病人的姿势。诸如运动范围、体力活动水平等由照相机和/或其他传感器获取的参数，用于在一个练习期间评估病人的实际表现。练习的表现目标，诸如练习的目标水平，是由康复专家预定义的。基于实际表现和目标水平之间的比较，专家可以为病人做出更准确的诊断和/或建立更合适的康复计划。
该康复计划，例如练习的目标水平，在病人访问专家之前是不能调整的。可能要持续太久以确保病人的适应。病人可能变得失去动力去做练习，尤其在无监督的家庭康复计划中。
发明内容
因此本申请的目的在于提供一种自动调整的用于提供训练计划的方法和系统。
依照一个方面，提供了一种提供至少包括第一练习和第二练习的训练计划的方法，该方法包括以下步骤：获取与对象的第一练习表现相关联的一个或多个参数；以及基于所述一个或多个参数调整在所述第一练习之后要提供的第二练习的一个或多个目标值。
依照另一个方面，提供了一种提供至少包括第一练习和第二练习的训练计划的系统，该系统包括：用于获取与对象的第一练习表现相关联的一个或多个参数的第一单元；以及用于基于所述一个或多个参数调整在所述第一练习之后要提供的第二练习的一个或多个目标值的第二单元。
本申请的这些和其他特点、特征和益处将通过以下结合附图的详细描述变得清楚，其中附图通过实例的方式示例了本发明的原理。描述是仅为了示例而给出的，而不限制本发明的范围。以下给出的附图标记参考附图。
附图说明
通过实例和参考附图的方式进一步详细解释本发明，其中：
图1示出了根据本发明实施例的向对象提供训练计划的系统；
图2是根据本发明实施例的包括一系列练习的训练计划的示例；
图3示例了根据本发明实施例的向对象提供训练计划的流程的流程图；
图4示出了根据本发明另一实施例的向对象提供训练计划的系统；以及
图5示例了根据本发明另一实施例的向对象提供训练计划的流程的流程图。
贯穿以上的附图，应当理解，相同的附图标记指代相同、相似或相应的特征或功能。
具体实施方式
将相对于特定实施例并参考某些附图描述本发明，但本发明并不限于此，而是由权利要求进行限定。所描述的附图仅是示意性的且是非限制性的。在附图中，为示例的目的，某些要素的尺寸可能被夸大且并不按比例绘制。在图1和图4的框图中，虚线指示的是，在各种实施例中，有关的步骤可以从系统移除；在图3和图5的流程图中，虚线指示的是，在各种实施例中，有关的步骤可以从流程移除。其中在指代单个名词时使用不定冠词或定冠词，例如“一”、“一个”、“该”，除非特别声明，其包括多个该名词。
图1示出了根据本发明实施例的向个人P提供训练计划的系统100a。系统100a包括传感装置10、分析器20a和控制器30。传感装置10可以包括多个传感器以探测个人P的运动。传感器可以例如是用于运动采集的惯性传感器、基于标记或无标记的照相机系统。在个人P进行练习期间，使用传感装置10监测练习并捕获个人P的运动参数。通过传感装置10和分析器20a之间的有线或无线连接60将参数提供至分析器20a。
在实施例中，参数可以表示为一组与用于例如康复治疗的特定训练的练习相关联的进展因子。进展因子的值可以与个人P的练习表现相关联。在用于上肢的身体活动练习中，该组进展因子可以包括运动范围                                               
Figure 623837DEST_PATH_IMAGE001
、运动速度、平滑度
Figure 133764DEST_PATH_IMAGE003
、和躯干稳定性
Figure 466656DEST_PATH_IMAGE004
。个人P进行练习的实际表现25a（即表现水平）由分析器20a根据对进展因子
Figure 281028DEST_PATH_IMAGE001
、
Figure 812414DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 17130DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 216031DEST_PATH_IMAGE004
的分析而生成。
在另一实施例中，系统100a进一步包括权重提供器40，其可以基于练习的特点向分析器20a提供一组权重因子。在用于拉伸上肢的身体活动练习中，例如运动范围和躯干稳定性
Figure 65224DEST_PATH_IMAGE004
用于评估个人P进行练习的实际表现25b。相应地，权重因子
Figure 819553DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 556565DEST_PATH_IMAGE008
被设置为非零的值，且权重因子和
Figure 447478DEST_PATH_IMAGE010
被设置为零。分析器20a依照非零的权重
Figure 377519DEST_PATH_IMAGE007
和
Figure 652642DEST_PATH_IMAGE011
选择
Figure 296113DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 755913DEST_PATH_IMAGE004
。因此从进展因子
Figure 422518DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 501333DEST_PATH_IMAGE004
评估实际表现25b。
此外，练习可能被个人P重复地进行。练习重复的次数可以由康复专家预定或决定。在另一实施例中，系统100a可以进一步包括存储器50。在重复地进行练习期间，用于练习的进展因子值被存储在存储器50中。在另一实施例中，其中假设重复进行练习十次，练习的一次或多次中间重复的（例如五次中间重复的）进展因子值被存储在存储器50中。当个人P结束练习，每个进展因子包括一组存储在存储器50中的值。计算出一组值的平均值作为一个进展因子的实际值。该实际值用于评估个人P进行练习的实际表现25c。也就是说，实际表现25c可以基于每个进展因子
Figure 999310DEST_PATH_IMAGE001
,
Figure 456443DEST_PATH_IMAGE002
 ,和
Figure 227270DEST_PATH_IMAGE004
的实际值而获得。
将实际表现（25a、25b或25c）提供给控制器30。在控制器30中，将实际表现与练习的目标水平相比较。控制器30基于比较结果，生成指令以调整即将进行的练习的目标水平，如将在后文中详细解释的。控制器30将带有调整了的目标水平的即将进行的练习通过显示器（未示出）提供给个人P。
图2是包括一系列练习的训练计划的示例，该训练计划由如图1所示的系统100a监测。在该实施例中，训练计划能够用于中风康复。训练计划包括多个会话，每个会话进一步包括一系列练习，该一系列练习预期被顺序地提供给对象。如图2所示，用于上肢的身体活动的会话包括三个练习，即用于手部运动的练习A、用于腕部旋转的练习B和用于拉伸上肢的练习C。
对于用于上肢的身体活动的会话中的每个练习的表现水平的评估是基于四个进展因子做出的，即运动范围、运动速度
Figure 522302DEST_PATH_IMAGE002
、平滑度
Figure 147187DEST_PATH_IMAGE013
、和躯干稳定性
Figure 567804DEST_PATH_IMAGE014
。由相应的权重因子选择一个或多个进展因子，且在一个实施例中，这些被选的进展因子可以用在实际表现25b的评估中。在此假设练习A、B和C代表阶段1、2和3。在图2中所示的进展因子（PF）或权重因子（WF）中的上标1、2和3分别指示对应于阶段1、2和3的练习A、B和C的值。
以下是示出练习的实际表现的评估与进展因子和权重因子之间关系的表格。
表1
。
图3示例了向个人P提供如图2所示的训练计划的方法的流程图。预期将练习A、B和C顺序地提供给对象。在将练习A提供给对象期间，传感装置10监测由个人P进行的练习A以获得进展因子，即运动范围
Figure 91506DEST_PATH_IMAGE017
, 运动速度
Figure 16737DEST_PATH_IMAGE018
, 平滑度
Figure 929461DEST_PATH_IMAGE019
, 以及躯干稳定性
Figure 990957DEST_PATH_IMAGE020
（步骤S210）。
在个人P重复地（例如十次）进行练习A期间，练习A的五次中间重复的进展因子被存储在存储器50中（步骤S220）。一旦个人P完成了练习A，就基于来自练习A五次中间重复的进展因子的被存储值计算每个进展因子、
Figure 625518DEST_PATH_IMAGE018
、和
Figure 22050DEST_PATH_IMAGE020
的平均值，作为实际值。将实际值提供给分析器20a（步骤S230）。
基于练习A的特点，即用于上肢的身体活动的会话中的手部运动，对应于获得的进展因子
Figure 211723DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 111546DEST_PATH_IMAGE018
、
Figure 615340DEST_PATH_IMAGE019
和
Figure 917008DEST_PATH_IMAGE020
，权重提供器40提供了一组权重因子
Figure 963068DEST_PATH_IMAGE022
、
Figure 350187DEST_PATH_IMAGE023
、
Figure 719989DEST_PATH_IMAGE024
和
Figure 548267DEST_PATH_IMAGE025
（步骤S240）。权重因子也提供给分析器20a，其中
Figure 345322DEST_PATH_IMAGE022
和
Figure 954158DEST_PATH_IMAGE026
的值非零，且和
Figure 325282DEST_PATH_IMAGE025
的值为零（步骤S250）。
分析器20a基于进展因子的实际值和权重因子，生成练习A的实际表现（即实际表现水平）（步骤S260）。由于
Figure 230921DEST_PATH_IMAGE023
和
Figure 327053DEST_PATH_IMAGE025
为零，对应于非零权重和
Figure 592261DEST_PATH_IMAGE026
的
Figure 731118DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 314546DEST_PATH_IMAGE019
被选择用在练习A的实际表现水平的评估中。之后，将实际表现水平提供给控制器30（步骤S270）。控制器30将实际表现水平与练习A的目标水平进行比较（步骤S280a）。在该实施例中，由一组与练习相关联的进展因子的目标值决定每个练习的目标水平。优选地，由专家预定义或预定初始目标值。
基于比较结果，如果实际表现水平与练习A的目标水平之间的差异超过了阈值，控制器30生成指令以调整即将进行的练习B和/或练习C的目标水平（步骤S290a）。具体地，如果实际表现水平显示个人P非常好地进行了练习A，则指令指示调整下一个练习（即练习B）的目标水平，练习B的进展因子的目标值
Figure 501945DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 487219DEST_PATH_IMAGE028
可以基于练习A的被选择的进展因子
Figure 983928DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 54652DEST_PATH_IMAGE019
而增加。另一方面，如果实际表现水平显示个人P差劲地进行了练习A，指令也指示调整练习B的目标水平，练习B的进展因子的目标值
Figure 108059DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 885522DEST_PATH_IMAGE028
可以基于练习A的被选择的进展因子
Figure 366182DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 344109DEST_PATH_IMAGE019
而减小。由于练习的目标水平由练习的进展因子的目标值决定，因此将通过更新练习B的进展因子的目标值来调整练习B的目标水平。
在用于调整练习B的目标水平的步骤的实施例中，通过使用练习A的和
Figure 895493DEST_PATH_IMAGE019
的实际值来分别代替练习B的和
Figure 530053DEST_PATH_IMAGE028
的初始目标值，来更新练习B的
Figure 112213DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 661006DEST_PATH_IMAGE029
。在一个可替换的实施例中，通过将练习B的
Figure 749048DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 953764DEST_PATH_IMAGE028
的初始目标值乘以取决于练习A的实际表现水平的系数，来更新练习B的
Figure 152665DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 244380DEST_PATH_IMAGE028
的初始目标值。
然后，向个人P提供具有调整过的目标值的练习B。在个人P进行该下一个练习（即练习B）期间，执行相似的流程，即步骤S210-步骤S290a。获得的进展因子
Figure 503323DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 257652DEST_PATH_IMAGE030
和
Figure 932347DEST_PATH_IMAGE031
被选择用在练习B的实际表现水平的评估中，而且是否调整下一个练习C的目标水平取决于练习B的实际表现水平和已经基于练习A的进展因子而调整过的练习B的目标水平之间的比较。
在用于调整练习C的目标水平的步骤的实施例中，根据比较的结果，更新练习C的
Figure 455732DEST_PATH_IMAGE032
、和的一部分目标值。作为实例，用练习B的
Figure 589276DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 170430DEST_PATH_IMAGE035
的实际值代替练习C的
Figure 505597DEST_PATH_IMAGE032
和
Figure 234518DEST_PATH_IMAGE033
的目标值，而不更新练习C的
Figure 998819DEST_PATH_IMAGE034
的目标值。然后，将具有调整过的目标值的练习C提供给个人P。
根据上述的实施例，基于练习A的
Figure 496796DEST_PATH_IMAGE017
和
Figure 940547DEST_PATH_IMAGE019
的实际值来更新练习B的
Figure 156765DEST_PATH_IMAGE027
和
Figure 39270DEST_PATH_IMAGE029
的初始目标值。进一步，由练习B的和
Figure 521253DEST_PATH_IMAGE035
的实际值更新练习C的和
Figure 2010800341129100002DEST_PATH_IMAGE036
的初始目标值。当个人P开始进行练习C时，除了之外，练习C的进展因子的所有目标值都被更新。由于至少某些练习C的进展因子的目标值是与其初始目标值不同的，因此练习C的目标水平不是练习C的初始目标水平。
图4示出了根据本发明另一实施例向个人P提供训练计划的系统100b。与图1中示例的系统100a相比较，系统100b包括分析器20b。除了系统100b中的分析器20b、传感装置10、控制器30、权重提供器40和存储器50之外，系统（？）能够如同图1所示的系统一样采用相同或相似的装置。此处省略对这些相同或相似的装置的详细描述。
如图4所示，除了由图1中的分析器20a对实际练习表现进行评估，分析器20b进一步包括构造器以创建用于更新即将进行的练习的目标值的系数矩阵。图5示例了由系统100b执行的流程。可以根据实施例描述该流程以提供如图2所示的训练计划。
如图5所示，分析器20b得到在个人P进行练习A期间由传感装置10获得的训练数据（步骤S205）。然后，构造器使用训练数据，基于线性近似模型生成系数矩阵（步骤S208）。
假定每个练习的进展因子被表示为矩阵元，阶段m的矩阵和阶段m-1的矩阵可以表达为：
Figure 478473DEST_PATH_IMAGE037
…… (1)
其中指数（例如m和m-1）指示练习的阶段，n是与特定练习相关联的进展因子的数量，且代表系数矩阵。
在该实施例中，练习A的矩阵和练习B的矩阵可以表示为：
Figure 251574DEST_PATH_IMAGE039
…… (2)
Figure 413565DEST_PATH_IMAGE038
是4×4的矩阵，因此表达式（2）进一步表示为：
…… (3)
依照矩阵算法，为获得系数矩阵中的每个元的值，对于一个练习，训练数据至少包括5组进展因子，其中可以由传感装置10从个人P进行的练习的一次重复中获取每一组进展因子。在实施例中，个人P进行了十次练习，从练习的一次或多次中间的重复（例如五次中间的重复）中获得训练数据。
使用训练数据，基于线性近似模型（例如最小化RMSE（均方根误差））形成系数矩阵
Figure 211942DEST_PATH_IMAGE041
。在从训练数据获得系数矩阵之后，执行相似的流程，即步骤S210-步骤S280a。获得的进展因子
Figure 386889DEST_PATH_IMAGE042
和被选择用在练习A的实际表现水平评估中，且是否调整练习B的目标水平取决于练习A的实际表现水平和练习A的目标水平之间的比较。步骤S210-S280a可以与图3中示出的步骤相同或相似。此处省略对这些步骤的详细描述。
基于比较结果，如果练习A的实际表现水平与练习A的目标水平之间的差异超过了阈值，控制器30生成指令以调整即将进行的练习B的目标水平（步骤S290b）。在步骤S290b中，依照表达式（3）获得练习B的进展因子
Figure 961407DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 546715DEST_PATH_IMAGE035
、
Figure 112826DEST_PATH_IMAGE028
和的目标值。与图3中的步骤S290a对比，练习A的进展因子
Figure 712752DEST_PATH_IMAGE017
、
Figure 99871DEST_PATH_IMAGE018
、和的每个实际值对练习B的进展因子的目标值做出贡献。也就是说，练习B的进展因子的目标值由练习A的进展因子
Figure 344273DEST_PATH_IMAGE017
、、和的实际值的组合来调整。换句话说，即使根据非零的权重，练习A的
Figure 731337DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 827469DEST_PATH_IMAGE020
不被选择用于练习A的实际表现水平的评估，练习A的每一个进展因子，包括
Figure 211177DEST_PATH_IMAGE018
和
Figure 341944DEST_PATH_IMAGE020
，都对练习B的进展因子的目标值施加影响。
然后，向个人P提供具有调整过的目标值的练习B。在个人P进行下一个练习B期间，执行从步骤S210-步骤S290b相似的流程。通过将练习B的进展因子
Figure 480801DEST_PATH_IMAGE027
、
Figure 251180DEST_PATH_IMAGE035
、
Figure 500896DEST_PATH_IMAGE029
和
Figure 486170DEST_PATH_IMAGE031
的实际值与基于在练习A中获得的训练数据而生成的系数矩阵
Figure 733611DEST_PATH_IMAGE038
相乘，来更新练习C的进展因子
Figure 804335DEST_PATH_IMAGE032
、、
Figure 383008DEST_PATH_IMAGE044
和
Figure 801351DEST_PATH_IMAGE034
的目标值。因此，根据练习B的进展因子的实际值调整了练习C的目标水平。
向对象提供训练计划的系统和由该系统执行的方法不应限于上述的实施例。所属领域技术人员将会明了，要求保护的本申请的各种方面可以在脱离这些特定细节的其他实例中得到实践。
在系统100a的可替换的实施例中，分析器20a可以从系统中移除。因此，不执行用于执行练习A的实际表现评估的步骤（步骤S260）和用于提供实际表现水平的步骤（步骤S270）。因此如图3或图5中所示的比较步骤280a可以修改为步骤280b。
在将每个进展因子
Figure 93792DEST_PATH_IMAGE045
、
Figure 950890DEST_PATH_IMAGE005
、
Figure 832127DEST_PATH_IMAGE046
和的实际值提供给控制器30（步骤230）且由权重提供器40提供的权重因子也提供给控制器30（步骤240）之后，可以在其他实施例中执行步骤280b，如以下所描述的。
在实施例中，控制器30生成指令以更新练习B的目标值。控制器30根据由权重提供器40提供的非零权重选择练习A的进展因子的相应实际值。然后用练习A的进展因子的相应实际值代替练习B的目标值。在另一实施例中，控制器30首先将练习A的进展因子的实际值与练习B的目标值进行比较。在又一个实施例中，被提供以非零权重的练习A的进展因子的实际值与练习B的目标值进行比较。是否调整练习B的目标值取决于比较结果。例如，练习A的和
Figure 612629DEST_PATH_IMAGE019
与练习B的
Figure 161422DEST_PATH_IMAGE027
和分别进行比较。基于比较结果，如果练习A的
Figure 201983DEST_PATH_IMAGE017
与练习B的
Figure 135304DEST_PATH_IMAGE027
之间的差异超过了阈值，而练习A的
Figure 741866DEST_PATH_IMAGE019
与练习B的
Figure 809DEST_PATH_IMAGE028
之间的差异没有超过阈值，只有练习B的
Figure 489559DEST_PATH_IMAGE027
被练习A的代替。也就是说，可以由练习A的进展因子的实际值和练习B的相应目标值之间的比较结果来调整练习B的每个目标值。
此外，步骤的顺序不应局限于图3或图5中所示的过程。在向对象提供训练计划的方法的另一实施例中，用于生成权重因子的步骤（即步骤240）和将权重因子提供给分析器的步骤（即步骤250）例如可以在用于将进展因子的实际值提供给分析器（即步骤230）之前执行。
而且，系统100b中描述的系数矩阵可以基于与每一个练习相关联的训练数据来创建。也就是说，可以使用在即将进行的练习开始时获得的训练数据来生成新的系数矩阵。新的系数矩阵用于调整即将进行的练习的目标值。在可替换的实施例中，系数矩阵可以由包括在一个会话中的多个练习共享。使用在由对象进行的下一个会话中的练习开始时获得的训练数据生成新的系数矩阵。
附加地，如以上提及的实施例中所描述的，系数矩阵是基于线性近似模型而形成的。然而，也可以例如应用神经网络中的其他数学模型来基于训练数据生成系数矩阵。
进一步，基于在练习中获得的进展因子来更新即将进行的练习的目标值的操作可以在练习结束时或可替换地在即将进行的练习开始时执行。
附加地，分析器20a、控制器30和权重提供器40在图1和图4所示的实施例中被描述为分离的模块。然而，本领域技术人员可以理解，这些模块的功能可以由处理器和其上记录了包括一组指令的软件程序的可读介质来实现。当执行指令时，处理器将能够执行以上提及的实施例中描述的任一方法。
应当注意，给出以上描述的实施例仅用于描述本发明而不是限制本发明。且应当理解，如本领域技术人员容易理解的，可以采取修改和变型而不偏离本发明的精神和范围。这种修改和变型被认为是在本发明和所附权利要求的范围内的。本发明的保护范围由随附的权利要求来定义。此外，权利要求中的任何附图标记不应理解为对权利要求的限定。

Claims (14)

1.一种提供至少包括第一练习和第二练习的训练计划的方法，该方法包括以下步骤：
- 获取（S210）与对象的第一练习表现相关联的一个或多个参数；以及
- 基于所述一个或多个参数，调整（S290a，S290b）在所述第一练习之后要提供的第二练习的一个或多个目标值。
2.根据权利要求1所述的方法，其中从所述第一练习的一个或多个重复中获得所述一个或多个参数。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括步骤：
- 将所述一个或多个参数与所述一个或多个目标值分别进行比较（S280a，S280b）；
其中依照所述比较的步骤的结果实现所述调整的步骤。
4.根据权利要求1至3之一所述的方法，进一步包括步骤：
- 提供（S240）对应于所述一个或多个参数的一个或多个权重因子，所述权重因子与所述第一练习的特点相关联；
其中进一步基于所述一个或多个权重因子实现所述调整的步骤。
5.根据权利要求1所述的方法，其中分别根据所述一个或多个参数调整所述一个或多个目标值。
6.根据权利要求1所述的方法，其中在所述获取步骤中获取多于一个的参数，且由所获取的参数的组合来调整所述一个或多个目标值。
7.根据权利要求1所述的方法，进一步包括步骤：
- 向对象提供具有调整过的目标值的所述第二练习。
8.一种提供至少包括第一练习和第二练习的训练计划的系统，该系统包括：
- 用于获取与对象的第一练习表现相关联的一个或多个参数的第一单元（10）；以及
- 用于基于所述一个或多个参数，调整在所述第一练习之后要提供的第二练习的一个或多个目标值的第二单元（30）。
9.根据权利要求8所述的系统，其中从所述第一练习的一个或多个重复中获得所述一个或多个参数。
10.根据权利要求8所述的系统，进一步包括：
- 将所述一个或多个参数与所述一个或多个目标值分别进行比较的第三单元（30）；
其中所述第二单元（30）依照所述第三单元的比较结果调整所述第二练习的所述一个或多个目标值。
11.根据权利要求8至10中任一项所述的系统，进一步包括：
- 用于提供对应于所述一个或多个参数的一个或多个权重因子的第四单元（40），所述权重因子与所述第一练习的特点相关联；
其中所述第二单元（30）进一步基于所述一个或多个权重因子调整所述第二练习的所述一个或多个目标值。
12.根据权利要求8所述的系统，其中所述第二单元（30）分别根据所述一个或多个参数调整所述一个或多个目标值。
13.根据权利要求8所述的系统，其中所述第一单元（10）获取多于一个的参数，且所述第二单元（30）根据所获取的参数的组合来调整所述一个或多个目标值。
14.根据权利要求8所述的系统，进一步包括：
- 用于向对象提供具有调整过的目标值的所述第二练习的第五单元（30）。
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