[發明專利]一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法

在審

• 申請號: 201811017859.8
• 申請日: 2018-09-03
• 公開（公告）號: CN109284695A
• 公開（公告）日: 2019-01-29
• 發明（設計）人: 李樂進
• 申請（專利權）人: 李樂進
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 重慶蘊博君晟知識產權代理事務所(普通合伙) 50223
• 代理人: 鄭勇

1.一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，包括如下步驟：

S1：采集一批專業舞者和/或模特的身體模型參數以及對應的行為姿態數據，并上傳至云服務器作為標準行為姿態數據，身體模型參數、行為姿態數據構成影響因素矩陣X，其中，身體模型參數為環境變量，行為姿態數據為決策變量；

S2：綜合專業舞者和/或模特日常的行為姿態，采集用戶對應行為姿態的數據樣本構成指標矩陣Y，利用BP神經網絡對指標矩陣Y進行學習、訓練、檢驗，并針對用戶的身體模型參數建立行為姿態的BP神經網絡模型；

S3：利用S2中建立的BP神經網絡模型對行為姿勢數據進行預測，得到推薦決策變量X^*，并將推薦決策變量X^*下發至用戶終端，用戶根據推薦決策變量X^*對自己的行為姿態進行矯正，并提高自身形象氣質。

2.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，步驟S1中，通過傳感器模塊采集專業舞者和/或模特的行為姿態數據；通過采樣電路與傳感器模塊進行連接，將傳感器模塊采集到的行為姿態數據轉換成數字信號，并上傳至云服務器。

3.根據權利要求2所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，所述傳感器模塊為十軸加速度藍牙版傳感器。

4.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，步驟S1中，身體模型參數包括身高、體重、臂長、腿長、三圍，并人工錄入云服務器。

5.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，步驟S1中，行為姿態數據包括站立、坐、走行為的姿態數據。

6.根據權利要求5所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，所述站立、坐、走的姿態數據分別包括行為時背部、左右手腕、左右大腿、胸部、臀部的加速度、角度、速度、三維坐標、高度。

7.根據權利要求1所述的一種基于數據挖掘的形象氣質提升方法，其特征在于，步驟S2中，構建三層的BP神經網絡模型：設置BP神經網絡模型的隱含層節點數為l，隱含層節點函數為S型函數tansig，輸出層節點數與輸出變量個數一致；設置輸出層節點函數為線性函數purelin，輸入層到隱含層的權值為w₁，隱含層節點閾值為b₁，隱含層至輸出層的權值為w₂，輸出層節點閾值為b₂。