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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

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。

著录项

  • 公开/公告号CN109330846B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-03-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201811141039.X

  • 申请日2018-09-28

  • 分类号A61H9/00(20060101);A61B5/021(20060101);

  • 代理机构23109 哈尔滨市松花江专利商标事务所;

  • 代理人刘冰

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2022-08-23 11:34:59

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