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申请/专利权人：豪中豪健康科技有限公司;浙江豪中豪健康产品有限公司
摘要：本发明涉及计算机数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的按摩椅运行状态监测方法，包括：获取振动数据集，振动数据集包括若干个数据点；根据振动数据集内多个数据点之间的时序关系，将振动数据集划分每个按摩组合对应的数据集；逐个对每种按摩组合对应的数据集进行k‑means聚类，得到不同运行状态下对应的子数据集；根据每种按摩组合下不同运行状态下对应的子数据集进行异常概率计算，得到每种按摩组合对应的异常概率；根据所有异常概率判断得到按摩椅的检测情况，本发明通过改进k‑means聚类依据，使其不再是数据点在空间中的距离指标，而是数据之间的变化特征作为k‑means聚类指标，其能更好描述按摩椅状态变化。
主权项：1.一种基于机器学习的按摩椅运行状态监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户按摩指令，并响应于所述用户按摩指令开启至少两种按摩组合；获取振动数据集，所述振动数据集包括若干个数据点，每个所述数据点包括振动强度和每个振动强度对应的时刻，所述振动强度由位于按摩椅腿与背交界中央处的振动传感器采集得到；根据所述振动数据集内多个所述数据点之间的时序关系，将所述振动数据集划分每个按摩组合对应的数据集；逐个对每种所述按摩组合对应的数据集进行k-means聚类划分处理，得到在每种所述按摩组合下不同运行状态下对应的子数据集；根据每种所述按摩组合下不同运行状态下对应的子数据集进行异常概率计算，得到每种所述按摩组合对应的正常运行状态组合概率；根据所有所述正常运行状态组合概率判断得到按摩椅的检测情况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 豪中豪健康科技有限公司 浙江豪中豪健康产品有限公司 基于机器学习的按摩椅运行状态监测方法
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