申请/专利权人：厚德明心(北京)科技有限公司

申请日：2023-10-30

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117312836B

主分类号：G06F18/2135

分类号：G06F18/2135;G16H20/70;G16H50/20;G06N3/0464;G06N3/08;G06F18/22;G06F18/24;A61B5/372;A61B5/256;A61B5/291;A61B5/00

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.01.16#实质审查的生效;2023.12.29#公开

摘要：本发明公开了基于人工智能的用户冥想状态处理方法及系统，包括：首先响应于目标用户正确穿戴脑电波检测设备指令，对其进行运行状态测试；若测试结果正常，则接收该设备采集的目标用户的脑电波形图。接着，对这些脑电波形图进行分析，得到对应的冥想状态分析结果。通过获取目标用户在不同场景中确定的多个冥想状态分析结果，并提取出冥想状态特征，最后基于这些冥想状态特征来确定目标用户的健康优化策略。该如此设计，利用人工智能技术实现了对用户冥想状态的精准控制与管理，有助于提高冥想效果和推进个性化健康管理。

主权项：1.基于人工智能的用户冥想状态处理方法，其特征在于，包括：响应于目标用户正确穿戴脑电波检测设备指令，对所述脑电波检测设备进行运行状态测试；在所述运行状态测试结果为正常的情况下，响应于脑电波采集指令，接收所述脑电波检测设备采集的所述目标用户的脑电波形图；对所述脑电波形图进行分析，得到所述脑电波形图对应的冥想状态分析结果；获取所述目标用户在不同场景中确定的多个冥想状态分析结果；获取所述多个冥想状态分析结果的冥想状态特征，并基于所述冥想状态特征确定所述目标用户的目标健康优化策略；所述获取所述多个冥想状态分析结果的冥想状态特征，并基于所述冥想状态特征确定所述目标用户的目标健康优化策略，包括：获取多个冥想状态分析结果的冥想状态特征，所述多个冥想状态分析结果中的各冥想状态分析结果匹配至少一个健康状态，每个健康状态匹配至少一个健康优化方案，所述冥想状态特征包含过往冥想状态特征和标准冥想状态特征；根据所述过往冥想状态特征，确定所述多个冥想状态分析结果中各个冥想状态对应的健康优化方案；根据所述各个冥想状态对应健康状态和健康优化方案，对所述过往冥想状态特征执行划分操作，得到匹配每一健康状态对应的各个健康优化方案的过往冥想状态特征数组；将所述过往冥想状态特征数组中的数据区别为零填充数组和饱和数组；根据预置分布规则对所述零填充数组和饱和数组中的数据执行整合操作，得到匹配各个健康优化方案的预置训练数据集；获取所述每一健康状态的各个健康优化方案对应的主成分分析模型；将匹配各个健康优化方案的预置训练数据集输入初始模型中进行梯度下降处理；在满足梯度下降终止条件的情况下，获取完成训练的初始模型作为主成分分析模型；获取各个主成分分析模型输出的分析向量作为匹配各个健康优化方案的主成分向量；获取所述健康优化方案对应的匹配度评估模型；根据所述主成分向量对应的健康优化方案，将所述标准冥想状态特征和所述主成分向量输入到对应的匹配度评估模型中，得到匹配各个健康优化方案的匹配值向量；基于所述多个冥想状态分析结果中的冥想状态在每一健康状态对应的各个健康优化方案下的匹配值向量，设置含有空值的匹配矩阵，所述匹配矩阵的第i行第j列为冥想状态i在健康优化方案j的匹配值向量，所述空值表示冥想状态与所述空值对应的健康优化方案不存在关联；将所述匹配矩阵输入到矩阵分解模型执行预测空值操作，得到预测关联向量，其中，所述预测关联向量中包括每一健康状态对应的各个健康优化方案对应的匹配值；根据所述冥想状态特征，确定每一健康状态的冥想状态数目以及每一健康状态对应的健康优化方案的冥想状态数目；根据各个健康优化方案的冥想状态数目与对应的健康状态的冥想状态数目相除确定的比例系数，确定各个健康优化方案的滤波器系数；根据所述各个健康优化方案的滤波器系数以及对应的健康优化方案，设置滤波器；根据所述滤波器对所述预测关联向量执行滤波操作，得到所述多个冥想状态分析结果中各冥想状态分析结果的融合向量，所述融合向量包括冥想状态匹配每一健康状态对应的各个健康优化方案的匹配值；根据所述滤波器对所述主成分向量执行滤波操作，得到所述多个冥想状态分析结果中各冥想状态分析结果的主成分向量，所述主成分向量包括冥想状态匹配每一健康状态对应的各个健康优化方案的权重值；根据各冥想状态分析结果的融合向量，确定各个健康优化方案的目标冥想状态；根据所述目标冥想状态的主成分向量，确定所述目标冥想状态的目标健康优化策略，所述目标健康优化策略中包括目标健康状态和对应的目标健康优化方案；根据所述目标健康优化策略中的目标健康状态和对应的目标健康优化方案，向所述目标冥想状态分配健康优化方案标签。

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