一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法技術

本發(fā)明專利技術涉及智能汗蒸房技術領域，本發(fā)明專利技術公開了一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，包括以下步驟：S1、將傳感器模塊、處理器模塊、存儲模塊、通信模塊和用戶接口模塊共同組成基于汗蒸房的自學習智能控制系統(tǒng)，傳感器模塊包括溫度傳感器、濕度傳感器、空氣質量傳感器，用于實時監(jiān)測汗蒸房內的環(huán)境參數(shù)，該基于汗蒸房的自學習智能控制方法，能夠學習和識別不同用戶的偏好模式，并根據(jù)這些偏好動態(tài)調整汗蒸房的環(huán)境參數(shù)，而且通過用戶反饋，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化控制策略，進一步提升用戶滿意度，同時處理器模塊利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行預測，提前調整環(huán)境參數(shù)，減少不必要的能耗，確保系統(tǒng)始終保持最佳狀態(tài)，提高用戶體驗效果。

【技術實現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術涉及智能汗蒸房，具體為一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法。

技術介紹

1、隨著人們生活水平的提高和健康意識的增強，汗蒸作為一種傳統(tǒng)的健康療法，因其獨特的保健效果而受到越來越多人的青睞。傳統(tǒng)的汗蒸方式，如足浴，雖有一定效果，但存在使用不便、保健效果有限等問題。隨著科技的發(fā)展，全身汗蒸的汗蒸房設備應運而生，通過高溫環(huán)境促進人體出汗，以達到強身健體的效果；

2、目前傳統(tǒng)的汗蒸房系統(tǒng)，難以識別不同用戶的偏好模式來進行實時動態(tài)調整汗蒸房的環(huán)境參數(shù)，不具有利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行預測，提前調整環(huán)境參數(shù)，造成不必要的能耗，而且不能根據(jù)實時數(shù)據(jù)和用戶反饋進行在線學習和更新，確保系統(tǒng)始終保持最佳狀態(tài)，導致用戶體驗效果不佳，所以我們提出了一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法來解決上述存在的問題。

技術實現(xiàn)思路

1、針對現(xiàn)有技術的不足，本專利技術提供了一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，解決了傳統(tǒng)的汗蒸房系統(tǒng)，難以識別不同用戶的偏好模式來進行實時動態(tài)調整汗蒸房的環(huán)境參數(shù)，不具有利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行預測，提前調整環(huán)境參數(shù)，造成不必要的能耗，而且不能根據(jù)實時數(shù)據(jù)和用戶反饋進行在線學習和更新，確保系統(tǒng)始終保持最佳狀態(tài)，導致用戶體驗效果不佳的問題。

2、為實現(xiàn)以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現(xiàn)：一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，包括以下步驟：

3、s1、將傳感器模塊、處理器模塊、存儲模塊、通信模塊和用戶接口模塊共同組成基于汗蒸房的自學習智能控制系統(tǒng)，傳感器模塊包括溫度傳感器、濕度傳感器、空氣質量傳感器，用于實時監(jiān)測汗蒸房內的環(huán)境參數(shù)，處理器模塊用于處理和分析傳感器數(shù)據(jù)，執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡算法，存儲模塊用于存儲用戶偏好、環(huán)境數(shù)據(jù)和歷史記錄，通信模塊用于與外部設備和服務器進行數(shù)據(jù)通信，實現(xiàn)遠程監(jiān)控和控制，用戶接口模塊可通過觸摸屏、移動app用于用戶輸入和反饋，傳感器模塊負責采集汗蒸房內的環(huán)境參數(shù)內部的環(huán)境數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)發(fā)送到處理器模塊，處理器模塊接收到傳感器模塊數(shù)據(jù)后，會將數(shù)據(jù)存儲到存儲模塊中，處理器模塊通過通信接口與通信模塊連接，用戶接口模塊與處理器模塊連接，通信模塊通過無線或有線網(wǎng)絡與外部系統(tǒng)進行通信；

4、s2、通過傳感器模塊實時采集汗蒸房內的溫度、濕度和空氣質量的環(huán)境數(shù)據(jù)，同時可以通過用戶接口模塊記錄用戶的偏好設置和實時反饋；

5、s3、處理器模塊將傳感器模塊采集到的環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶接口模塊記錄的偏好設置、反饋輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡模型中，通過深度學習算法，處理器模塊識別用戶的偏好模式和環(huán)境變化規(guī)律，同時利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行預測，提前調整環(huán)境參數(shù)以達到最佳效果，此過程來訓練神經(jīng)網(wǎng)絡模型；

6、s4、處理器模塊根據(jù)神經(jīng)網(wǎng)絡模型的輸出結果，自動調整汗蒸房的溫度、濕度和空氣質量的參數(shù)；

7、s5、用戶通過用戶接口模塊可對當前環(huán)境的滿意度提供反饋；

8、s6、處理器模塊根據(jù)用戶反饋，進一步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型和控制策略；

9、s7、系統(tǒng)在每次使用后更新用戶偏好和環(huán)境數(shù)據(jù)，逐步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型，來適應不同用戶的個性化需求和環(huán)境變化，實現(xiàn)智能化控制。

10、優(yōu)選地，所述s2中，所接收來自傳感器模塊的環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶接口模塊的用戶反饋數(shù)據(jù)包括但不限于溫度、濕度、空氣質量、用戶偏好設置。

11、優(yōu)選地，所述s3中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的一種或多種。

12、優(yōu)選地，所述s3中，訓練過程中，采用監(jiān)督學習方法，通過損失函數(shù)和梯度下降算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)。

13、優(yōu)選地，所述s5中，提供至少一個反饋選項，包括但不限于環(huán)境舒適度、溫度適宜度、濕度適宜度和空氣質量滿意度。

14、優(yōu)選地，所述s6中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型和控制策略相互協(xié)作，共同實現(xiàn)處理器模塊的優(yōu)化。

15、有益效果

16、本專利技術提供了一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法。與現(xiàn)有技術相比具備以下有益效果：

17、該基于汗蒸房的自學習智能控制方法，能夠學習和識別不同用戶的偏好模式，并根據(jù)這些偏好動態(tài)調整汗蒸房的環(huán)境參數(shù)，而且通過用戶反饋，系統(tǒng)能夠不斷優(yōu)化控制策略，進一步提升用戶滿意度，同時處理器模塊利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)進行預測，提前調整環(huán)境參數(shù)，減少不必要的能耗，每次使用后更新用戶偏好和環(huán)境數(shù)據(jù)，逐步優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡模型，提升系統(tǒng)的自適應能力，確保系統(tǒng)始終保持最佳狀態(tài)，提高用戶體驗效果，滿足時實際使用需求。

本文檔來自技高網(wǎng)...

【技術保護點】

1.一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述S2中，所接收來自傳感器模塊的環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶接口模塊的用戶反饋數(shù)據(jù)包括但不限于溫度、濕度、空氣質量、用戶偏好設置。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述S3中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的一種或多種。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述S3中，訓練過程中，采用監(jiān)督學習方法，通過損失函數(shù)和梯度下降算法不斷優(yōu)化模型參數(shù)。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述S5中，提供至少一個反饋選項，包括但不限于環(huán)境舒適度、溫度適宜度、濕度適宜度和空氣質量滿意度。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述S6中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型和控制策略相互協(xié)作，共同實現(xiàn)處理器模塊的優(yōu)化。

【技術特征摘要】

1.一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述s2中，所接收來自傳感器模塊的環(huán)境數(shù)據(jù)和用戶接口模塊的用戶反饋數(shù)據(jù)包括但不限于溫度、濕度、空氣質量、用戶偏好設置。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于汗蒸房的自學習智能控制方法，其特征在于：所述s3中，神經(jīng)網(wǎng)絡模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的一種或多種。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基...

【專利技術屬性】
技術研發(fā)人員：李煒超，
申請(專利權)人：廈門狄耐克健康產(chǎn)業(yè)科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：