基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法技术方案

本发明专利技术涉及智能控制技术领域，尤其是基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，包括如下步骤：

【技术实现步骤摘要】
基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法


[0001]本专利技术涉及智能控制
，尤其是基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法
。

技术介绍

[0002]理疗作为非医疗性的辅助治疗方法，其具有一定的优越性，理疗的副作用少，一般不产生长期的适应性；单一物理因子往往具有多方面的生理作用和治疗作用，这是绝大多数化学药物所不能比拟的；通过选择物理因子的不同作用方式，可相对集中作用于一定部位的组织器官，因此在突出作用重点方面较药物易于掌握
。
因此，人工物理疗法
、
自然物理疗法等受到世界各国的普遍重视，具有理疗效果的家用或商用的理疗房产品也逐渐兴起
。
[0003]目前也存在很多理疗房方面的现有技术，例如在专利公开号为
CN203634655U
的专利文献中就公开了一种远红外家用理疗房，其主要结构包括由底座
、
前侧板
、
后侧板
、
左侧板
、
右侧板
、
顶板构成的理疗房本体，所述理疗房本体的前侧板由竖向下部和向理疗房本体后部倾斜的斜上部组成，其主要改进点是在缩小现有桑拿房体积的情况下，仍能保持使用的舒适度，且开合门
、
控制面板及座椅的布局非常适合常人的动作习惯，使用方便
。
[0004]由上述远红外家用理疗房记载的内容可以看出，现有技术中的理疗系统其整体功能相对单一，只是从结构上对其进行了改进，但是整体理疗的方式和对内部环境的控制系统并无明显的改进，整体理疗房的功能相对不足
。
[0005]为此，本专利技术特此针对于理疗房的智能理疗控制系统进行了改进，提出了基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，用以更好地解决现有技术中理疗房内部控制中存在的问题
。

技术实现思路

[0006]本专利技术为解决上述技术问题之一，所采用的技术方案是：基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法包括如下步骤：
[0007]S1
：确定智能理疗控制系统的功能；
[0008]智能理疗控制系统的功能包括紧急呼救
、
杀菌消毒
、
智能温控理疗
(
包括温度范围和理疗时间
)
，还包括音乐播放
、
视频播放
、
香薰
、
灯光渲染功能；
[0009]S2
：建立智能理疗控制系统的智能理疗控制模型；
[0010]基于用户基础信息
、
大数据分析技术与理疗学原理，计算给出最优理疗温控特征信息，包括温度时长和理疗时长；
[0011]基于用户基础信息
、
大数据分析技术与理疗学原理，计算给出最优理疗温控特征信息，包括温度时长和理疗时长的具体步骤如下：
[0012]a1、
采集数据集；
[0013]分别采取如下数据信息，具体包含：性别
x1、
年龄
x2、
身高体重标准比例
BMI(
偏瘦
、
偏胖
、
正常
)x3、
是否有高血压
x4、
是否有心脏病
x5、
近期有无手术
x6、
是否有糖尿病
x7、
是否有
高血脂
x8以及经过机理分析之后得到的最优理疗温度特征信息
z
，
z
包含两个变量最优温度和理疗时长，将采取的每条数据组成一个数据集得到
n
表示样本个数，
m
表示特征变量个数，本专利技术中
m
＝8，
m
可根据实际需求进行增删；
[0014]a2、
基于
XGBoost
方法的训练模型搭建；
[0015]将数据集
X
首先划分为数据集和测试集，之后将数据集带入测试函数中，其中，第
i
个样本的测试函数表示为
[0016]其中，
f
k
(x
i
)
为第
k
个树对第
i
个数据的判别函数，
F
为第
k
个决策树模型集成的强模型；
[0017]则模型的目标函数为：
[0018]其中，为损失函数即误差函数，
Ω
(f
k
)
为正则项；
[0019]通过以上的目标函数
obj
经过
t
次迭代得到：
[0020][0021]之后经过泰勒公式并加入公式
f
t
(x)
＝
ω
q(x)
，
ω
∈R
T
,q
：
R
d
→
{1
，
2,...T}
和正则化公式得到初步细化公式为：
[0022]目标函数对
ω
j
求导等于0，可得到权重
ω
j
的最优解将
ω
j
[0023]的最优解带入初步细化公式可以得到最小损失为
[0024][0025]其中，式
obj
*
是打分函数，用来衡量树结构好坏的标准，值越小代表树的结构越好；
G
j
为一次导数和，
H
j
为二次导数和，
I
j
为第
j
个叶子节点；
XGBoost
可以通过对一个叶子节点进行分裂，计算分裂前后的增益
Gain
来确定最优树的结构
。
[0026]增益的值越大，分裂后的损失函数减小越多
。
[0027]因此，当对一个叶节点进行分割时，计算所有可以分裂对应的增益值，选择增益最大的进行分割
。
[0028]增益公式为：在模型训练的过程中不断地去拟合残差，通过增益的大小得到最优理疗温度特征信息
z
，得到的模型流程如图2所示；
[0029]经过训练之后的模型经过准确率
、
召回率等分析得到很好的效果；
[0030]a3
：最优结果确定：首先，用户输入性别
、
年龄
、
身高体重标准比例
BMI(
偏瘦
、
偏胖
、
正常
)、
是否有高血压
、
是否有心脏病
、
是否有糖尿病
、
是否有高血脂
、
近期有无手术信息等信息，之后将该信息放入模型中预测得到最优理疗温控特征信息
z<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1
：确定智能理疗控制系统的功能；
S2
：建立智能理疗控制系统的智能理疗控制模型；基于用户基础信息
、
大数据分析技术与理疗学原理，计算给出最优理疗温控特征信息，包括温度时长和理疗时长；
S3
：基于当前用户信息及个人偏好的智能理疗控制系统建立智能理疗控制规则库，其具体步骤如下：输入为用户基础信息和理疗系统环境状态信息，确定各功能模块最优控制范围；假设有
n
个需要输入的信息，输入
x1……
x
n
，则第
q
条控制规则如下：
R
q
：
S4
：根据步骤
S2
中的内容得到智能理疗系统各功能模块的最佳控制范围，建立多模态控制器，使得智能理疗控制系统能够快速
、
准确的达到最佳控制效果
。2.
根据权利要求1所述的基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，其特征在于：智能理疗控制系统的功能包括紧急呼救
、
杀菌消毒
、
智能温控理疗；还包括音乐播放
、
视频播放
、
香薰
、
灯光渲染功能
。3.
根据权利要求2所述的基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，其特征在于：在步骤
S3
的控制规则中，
q
＝1……
Q
，
Q
是总的控制规则条数；
x
i
、z
j
分别表示用户的基础信息输入和智能理疗温控输出的语言变量，其取值分别为其中，
i
为1……
n
的自然数
、j
为自然数1或2；
x
i
和
z
j
的语言值数分别是
k
i
、s
j
。4.
根据权利要求3所述的基于多信息融合创建智能理疗控制系统的方法，其特征在于：基于用户基础信息
、
大数据分析技术与理疗学原理，计算给出最优理疗温控特征信息，包括温度时长和理疗时长的具体步骤如下：
a1、
...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘涛，王芳，黄延芬，蒋萍，
申请(专利权)人：山东冬日如春家居股份有限公司，
类型：发明
国别省市：