【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及个性化睡眠引导方法，更具体地说，涉及自适应个性化睡眠引导方法、系统及个性化睡眠引导仪。
技术介绍
1、随着人们对睡眠健康重要性认识的不断提高，个性化睡眠引导技术近年来得到了迅速发展。现有技术主要可以分为以下几类：
2、1.基于固定规则方法：这是最早的睡眠引导方法，基于预设的固定规则来调节睡眠环境。例如，在固定时间降低光照强度、播放白噪音等。这种方法简单直接，但缺乏个性化和适应性，难以满足不同用户的多样化需求。
3、2.单一目标优化方法：随着机器学习技术的发展，一些研究开始采用单一目标的强化学习算法来优化睡眠参数。这类方法通常选择一个主要指标(如总睡眠时间)作为优化目标。虽然相比固定规则方法有所进步，但它们往往忽视了睡眠质量的多面性，难以同时优化多个可能相互矛盾的睡眠指标。
4、3.传统多目标优化方法：为了解决单一目标方法的局限性，一些研究者开始尝试使用多目标优化算法。这些方法能够同时考虑多个睡眠指标，如入睡时间、深睡眠比例、睡眠效率等。然而，传统的多目标优化方法在处理高维度、非线性的睡眠问题时经常陷入局部最优，难以找到全局最优解。
5、尽管这些方法在一定程度上推动了睡眠引导技术的发展，但它们仍然存在一些共同的技术问题：
6、1.难以同时优化多个相互矛盾的睡眠指标：睡眠是一个复杂的生理过程，涉及多个可能相互矛盾的指标。例如，增加深睡眠比例可能会延长入睡时间。现有方法难以在这些指标间找到最佳平衡点。
7、2.环境参数交互建模不足：睡眠环境涉及光照、
8、3.缺乏长期适应性：用户的睡眠模式和偏好可能随时间发生变化，例如随着季节变化、工作压力等因素。现有方法通常难以快速适应这些长期变化，导致睡眠效果随时间推移而下降。
9、4.计算效率与优化效果难以兼顾：一些复杂的优化算法虽然能够取得较好的效果，但计算复杂度高，难以在资源受限的嵌入式设备上实时运行。而简单的算法虽然计算效率高，但优化效果往往不尽如人意。
10、5.个性化程度不足：每个人的睡眠特征和需求都是唯一的，但现有方法往往采用"一刀切"的方法，难以充分考虑个体差异。
11、鉴于以上问题，亟需能够同时处理多目标优化、环境参数交互、长期适应性，并兼顾计算效率和个性化需求的睡眠引导方法。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供自适应个性化睡眠引导方法及控制系统和个性化睡眠引导仪，以解决现有技术中难以同时优化多个相互矛盾的睡眠指标、环境参数交互建模不足以及缺乏长期适应性等问题。
2、本专利技术提供自适应个性化睡眠引导方法，包括以下步骤：获得多维睡眠数据；对所述多维睡眠数据进行预处理和特征提取；基于所述预处理和特征提取的结果，构建个性化睡眠模型；根据所述个性化睡眠模型，生成睡眠引导策略；基于所述睡眠引导策略，实现环境参数的动态调控；获取用户反馈并更新所述个性化睡眠模型；
3、进行长期效果评估并优化系统参数。
4、具体地，所述获得多维睡眠数据包括：
5、获取生理数据，所述生理数据包括心率变异性、呼吸频率、体动和脑电图数据；
6、获取环境数据，所述环境数据包括温度、湿度、co2浓度、光照强度和色温、环境噪声水平；
7、获取主观数据，所述主观数据包括用户填写的睡眠质量评分和白天精神状态评估。
8、具体地，所述对多维睡眠数据进行预处理和特征提取包括：
9、对生理信号进行小波变换去噪；
10、对环境数据应用移动中位数滤波器去除异常值，
11、计算心率变异性的时域指标，包括sdnn、rmssd和pnn50；
12、对脑电图数据进行快速傅里叶变换，提取δ、θ、α、β波段能量；
13、计算呼吸频率变异性和体动指数，
14、应用自编码长短期记忆网络提取时序特征，其中
15、xencoded＝ae-lstm(xraw)
16、其中，xraw为原始时间序列数据，xencoded为编码后的特征向量。
17、具体地，所述构建个性化睡眠模型采用量子启发式多目标分层强化学习算法，包括：
18、设计量子启发式多目标奖励函数：
19、r＝|ψ>＝α|r睡眠质量>+β|r效率>+γ|r主观感受>
20、其中，|ψ>表示奖励的量子态，α、β、γ为复数振幅，满足|α|2+|β|2+|γ|2＝1；
21、r睡眠质量＝w1*f(深睡比例)+w2*g(rem睡眠比例)
22、r效率＝w3*h(入睡速度)+w4*i(睡眠持续时间)
23、r主观感受＝w5*j(用户评分)+w6*k(日间表现)
24、其中，w1至w6为权重系数，f、g、h、i、j、k为归一化函数；
25、进行量子启发式权重更新：
26、
27、其中，η为学习率，θi为量子旋转角，表示量子态r关于wi的期望梯度。
28、具体地，还包括设计基于分形几何的多层策略网络：
29、
30、
31、
32、πi＝argmaxq(s，a)
33、其中，πm为宏观策略，πw为中观策略，πd为微观策略，πi为瞬时策略；
34、
35、其中，λ为学习率，wi为下层策略的权重。
36、具体地，还包括结合量子行为树和图注意力网络建模环境参数交互：
37、h＝qbat-gat(x，a，θ)
38、其中，x为环境参数向量，a为参数关系邻接矩阵，θ为量子行为树参数，h为输出的环境参数表示。
39、具体地，还包括使用分数布朗运动模型捕捉长期睡眠模式变化：
40、st＝fbm-lstm(st-1，at-1，rt-1，h)
41、其中，fbm-lstm为结合分数布朗运动的长短期记忆网络，st为t时刻的状态，at-1为上一时刻的动作，rt-1为上一时刻的奖励，h为hurst指数。
42、具体地，所述环境参数的动态调控包括：
43、将策略映射到具体的硬件控制指令；
44、应用贝塞尔曲线插值实现参数平滑变化：
45、
46、其中，p(t)为时间t的参数值，pi为控制点，c(n，i)为二项式系数使用pid控制器实时调整参数：
47、
48、其中，u(t)为控制信号，e(t)为误差信号，kp，ki、kd为pid参数。
49、本专利技术还包括自适应个性化睡眠引导系统，包括：
50、多维睡眠数据采集模块，用于获得多维睡眠数据；
51、数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.自适应个性化睡眠引导方法，其特征在于，包括以下步骤：获得多维睡眠数据；对所述多维睡眠数据进行预处理和特征提取；基于所述预处理和特征提取的结果，构建个性化睡眠模型；根据所述个性化睡眠模型，生成睡眠引导策略；基于所述睡眠引导策略，实现环境参数的动态调控；获取用户反馈并更新所述个性化睡眠模型；进行长期效果评估并优化系统参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得多维睡眠数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多维睡眠数据进行预处理和特征提取包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构建个性化睡眠模型采用量子启发式多目标分层强化学习算法，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括设计基于分形几何的多层策略网络：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括结合量子行为树和图注意力网络建模环境参数交互：
7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，还包括使用分数布朗运动模型捕捉长期睡眠模式变化：
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述
9.自适应个性化睡眠引导系统，其特征在于，包括：
10.个性化睡眠引导仪，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.自适应个性化睡眠引导方法，其特征在于，包括以下步骤：获得多维睡眠数据；对所述多维睡眠数据进行预处理和特征提取；基于所述预处理和特征提取的结果，构建个性化睡眠模型；根据所述个性化睡眠模型，生成睡眠引导策略；基于所述睡眠引导策略，实现环境参数的动态调控；获取用户反馈并更新所述个性化睡眠模型；进行长期效果评估并优化系统参数。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得多维睡眠数据包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对多维睡眠数据进行预处理和特征提取包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述构...
【专利技术属性】
技术研发人员：苏广文，
申请(专利权)人：深圳市应远科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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