[发明专利]一种基于深度学习算法的空气波压力按摩仪参数优化方法有效
| 申请号： | 201811141039.X | 申请日： | 2018-09-28 |
| 公开（公告）号： | CN109330846B | 公开（公告）日： | 2021-03-12 |
| 发明（设计）人： | 李湛;于淼;洪源铎;杨司臣;高会军;贾译凇;潘惠惠 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨工业大学 |
| 主分类号： | A61H9/00 | 分类号： | A61H9/00;A61B5/021 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 刘冰 |
| 地址： | 150001 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习算法的空气波压力按摩仪参数优化方法，本发明涉及空气波压力按摩仪参数优化方法。本发明为了解决现有深度学习只训练一次导致准确率低以及重新训练成本高的问题。本发明包括：一：采集用户的血压和脉搏数据；二：在服务器上建立深度学习结构模型；三：得到训练后的深度学习结构模型；四：采集用户的血压和脉搏数据，输入训练后的深度学习结构模型中，根据输出的空气波压力按摩仪参数调整空气波压力按摩仪的按摩力度、按摩频率和按摩部位；五：经过时间T对得到的训练后的深度学习结构模型进行训练，得到新的模型；采用新的模型替换步骤四中训练后的深度学习结构模型，重复执行步骤四。本发明用于医疗技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 算法 空气 压力 按摩 参数 优化 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习算法的空气波压力按摩仪参数优化方法，其特征在于：所述基于深度学习算法的空气波压力按摩仪参数优化方法包括以下步骤：步骤一：采集用户的血压和脉搏数据，作为训练集；步骤二：在服务器上建立深度学习结构模型；步骤三：将步骤一的训练集输入步骤二建立的深度学习结构模型中进行训练，得到训练后的深度学习结构模型；步骤四：采集空气波压力按摩仪用户的血压和脉搏数据，输入训练后的深度学习结构模型中，模型输出空气波压力按摩仪参数，根据输出的空气波压力按摩仪参数调整空气波压力按摩仪的按摩力度、按摩频率和按摩部位，所述空气波压力按摩仪参数包括按摩力度、按摩频率和按摩部位；同时服务器保存采集的空气波压力按摩仪用户的血压和脉搏数据和模型输出的空气波压力按摩仪参数；步骤五：经过时间T采用步骤四中服务器保存的空气波压力按摩仪用户的血压和脉搏数据和模型输出的空气波压力按摩仪参数，对得到的训练后的深度学习结构模型进行训练，得到新的模型；采用新的模型替换步骤四中训练后的深度学习结构模型，重复执行步骤四。
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