【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能自动调节，具体而言，涉及一种咖啡机饮水机一体化智能调节方法及系统。
技术介绍
1、在当代社会，智能调节技术正迅速渗透到日常生活的方方面面，其核心目标是通过技术手段提升居住的舒适性和便利性。咖啡机饮水机一体机作为智能生态系统中的重要组成部分，其智能化水平直接影响用户的日常生活质量。尽管市场上的智能咖啡机饮水机一体机已经能够执行一些基本的自动化任务，例如定时煮咖啡或调节水温，但这些功能往往建立在用户手动设置的基础上，缺乏灵活性和适应性。现有技术的局限性在于，它们通常采用单一的传感器和固定的控制算法，这限制了设备对复杂环境变化和用户个性化需求的响应能力。例如，大多数咖啡机饮水机一体机无法根据室内外温度变化、用户活动水平或健康状态自动调整其工作模式。此外，用户界面往往不够直观，导致用户难以充分利用设备提供的功能。这些问题不仅降低了用户的满意度，也限制了智能家电在提升生活质量方面的潜力。
2、随着大数据、人工智能和机器学习等先进技术的发展，市场对咖啡机饮水机一体机提出了更高的要求，用户期望这些设备能够更加智能地理解和预测他们的需求，提供定制化的服务。然而，现有技术尚未能充分利用这些先进技术来实现这一目标。例如，尽管一些设备尝试使用简单的算法来分析用户行为，但它们通常缺乏对数据深度分析和实时更新的能力，无法实现真正的个性化服务。此外，现有设备在网络安全和数据保护方面也存在不足，这在智能家居设备日益互联的今天尤为重要。用户对智能设备的隐私和安全问题越来越关注，但许多设备制造商在这方面的投入和创新仍然不足。因此，市
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种咖啡机饮水机一体化智能调节方法及系统，以改善上述问题。为了实现上述目的，本专利技术采取的技术方案如下：
2、第一方面，本申请提供了一种咖啡机饮水机一体化智能调节方法，包括：
3、获取用户的健康数据和所处的环境数据，采用图神经网络来捕捉数据间的复杂关联，构建用于反映用户的健康状况和长期健康趋势的用户健康状态模型；并根据用户的历史偏好，结合环境数据，建立用于指导咖啡机饮水机一体化设备调节的环境舒适度模型，利用灰色关联分析来评估用户偏好与实时环境数据之间的关联度，得到优化后的环境舒适度模型；
4、基于用户健康状态模型和优化后的环境舒适度模型，利用自适应共振理论，结合用户的历史偏好和实时反馈，进行多源数据融合，其中环境数据包括室内外温度、湿度和空气质量，健康数据包括血糖、心率和血压，其中用户历史偏好包括饮品类型和温度偏好，实时反馈包括实时心率变化和环境舒适度评价；
5、根据用户健康状态模型和健康数据，利用孤立森林算法对健康数据进行异常点检测，识别潜在健康风险，并通过时间序列分析预测用户短期健康趋势，得到健康趋势预测结果；通过深度学习模型，对健康趋势预测结果进行分析，生成动态的健康风险预警；
6、根据环境舒适度模型和环境数据， 开发基于模糊逻辑的环境适应性算法， 自动调节咖啡机饮水机一体化设备的工作参数，得到优化后的设备参数，确保用户在不同环境下的最佳饮品体验，其中工作参数包括水温和咖啡浓度；
7、根据健康风险预警、健康趋势预测结果和优化后的设备参数，创建智能场景实现咖啡机和饮水机的一键协同工作；收集用户反馈和设备性能数据，结合智能场景，并运用强化学习算法对推荐系统和设备调节参数进行实时优化，得到优化后的推荐系统和设备调节策略，进而实现咖啡机饮水机一体化智能调节。
8、优选地，所述获取用户的健康数据和所处的环境数据，采用图神经网络来捕捉数据间的复杂关联，构建用于反映用户的健康状况和长期健康趋势的用户健康状态模型，其中包括：
9、对获取到的用户的健康数据和所处的环境数据中进行提取，得到用户的生理指标和环境参数，经过小波变换和经验模态分解处理，得到反映用户健康状况的关键特征集合；
10、基于关键特征集合，构建用户健康状态的图表示，节点代表健康参数，边代表两个健康参数之间存在的相关性，经过图卷积网络处理，得到数据节点间的关联映射；
11、根据关联映射，结合长短期记忆网络进行时间序列分析，得到反映用户的健康状况和长期健康趋势的用户健康状态模型。
12、优选地，所述用户的生理指标和环境参数，经过小波变换和经验模态分解处理，得到反映用户健康状况的关键特征集合，其中包括：
13、根据生理指标数据，经过小波变换处理，得到不同时间尺度的特征；
14、利用傅里叶变换对环境参数进行提取，得到环境数据的特征，其中特征包括周期性特征或统计特征；
15、对不同时间尺度的特征和环境数据的特征进行经验模态分解，得到分解结果，其中分解结果包括数据在不同时间尺度上的行为；
16、基于分解结果，并结合小波变换系数和模态函数，进而构建综合特征集合，其中综合特征集合用于为图神经网络建模提供输入项。
17、优选地，所述根据用户健康状态模型和健康数据，利用孤立森林算法对健康数据进行异常点检测，识别潜在健康风险，并通过时间序列分析预测用户短期健康趋势，得到健康趋势预测结果，其中包括：
18、将用户健康状态模型和健康数据输入至孤立森林算法中，随机选择数据特征和切分点，测量数据点到最近边界的平均路径长度，从而为每个数据点生成一个异常分数，其中孤立森林算法是通过构建多个隔离树来评估每个数据点的异常性，异常分数用于反映数据点在多维空间中的孤立程度，与正常数据分布的偏离程度；
19、基于异常分数，通过预设基于历史健康数据分布的阈值，识别出超出正常范围的异常点，得到潜在健康风险的数据点集；
20、根据用户健康数据的时间序列特性，以及得到的潜在健康风险的数据点集，采用自回归积分滑动平均模型进行时间序列分析，确定模型的阶数，并通过最大似然法估计模型参数，得到时间序列模型的参数估计结果。
21、优选地，所述开发基于模糊逻辑的环境适应性算法的开发过程其中包括：
22、定义有关于环境参数的模糊集合，其中模糊集合包括温度和湿度；
23、基于专家经验和用户偏好数据，结合模糊集合，经过规则制定过程，构建模糊规则库，其中模糊规则库包括环境状态与设备调节之间的逻辑关系；
24、根据当前环境参数和模糊规则库，经过推理机制的实施，得到设备调节的第一结论，经过自动化设计过程，得到自适应调节机制，其中第一结论为指导咖啡饮水一体机的调节方向，其中自适应调节机制能够实时调整咖啡机和饮水机的工作参数。
25、优选地，所述通过深度学习模型，对健康趋势预测结果进行分析，生成动态的健康风险预警，其中包括：
26、利用长短期记忆网络构建深度学习模型，其中深度学习模型通过学习健康数据的时间序列特性来捕捉潜在的健康趋势，并整合时间序列特征和历史健康状态，得到训练完成的本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述获取用户的健康数据和所处的环境数据，采用图神经网络来捕捉数据间的复杂关联，构建用于反映用户的健康状况和长期健康趋势的用户健康状态模型，其中包括：
3.根据权利要求2所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述用户的生理指标和环境参数，经过小波变换和经验模态分解处理，得到反映用户健康状况的关键特征集合，其中包括：
4.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述根据用户健康状态模型和健康数据，利用孤立森林算法对健康数据进行异常点检测，识别潜在健康风险，并通过时间序列分析预测用户短期健康趋势，得到健康趋势预测结果，其中包括：
5.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述开发基于模糊逻辑的环境适应性算法的开发过程其中包括：
6.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述通过深度学习模型，对健康趋势预测结果进行分
7.一种咖啡机饮水机一体化智能调节系统，基于权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的咖啡机饮水机一体化智能调节系统，其特征在于，所述建立模型模块，其中包括：
9.根据权利要求8所述的咖啡机饮水机一体化智能调节系统，其特征在于，所述第一分解单元，其中包括：
10.根据权利要求7所述的咖啡机饮水机一体化智能调节系统，其特征在于，所述预测分析模块，其中包括：
...【技术特征摘要】
1.一种咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述获取用户的健康数据和所处的环境数据，采用图神经网络来捕捉数据间的复杂关联，构建用于反映用户的健康状况和长期健康趋势的用户健康状态模型，其中包括：
3.根据权利要求2所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述用户的生理指标和环境参数，经过小波变换和经验模态分解处理，得到反映用户健康状况的关键特征集合，其中包括：
4.根据权利要求1所述的咖啡机饮水机一体化智能调节方法，其特征在于，所述根据用户健康状态模型和健康数据，利用孤立森林算法对健康数据进行异常点检测，识别潜在健康风险，并通过时间序列分析预测用户短期健康趋势，得到健康趋势预测结果，其中包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：孙立峰，周旭维，郑伟佟，
申请(专利权)人：依莱克顿宁波电器科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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