[發明專利]一種基于用途的紙尿褲功能層自適應配置方法與系統有效
| 申請號: | 201811452418.0 | 申請日: | 2018-11-30 |
| 公開(公告)號: | CN109559173B | 公開(公告)日: | 2020-11-13 |
| 發明(設計)人: | 鮑佳 | 申請(專利權)人: | 杭州可靠護理用品股份有限公司 |
| 主分類號: | G06Q30/02 | 分類號: | G06Q30/02;G06Q30/06;A61F13/496 |
| 代理公司: | 杭州恒翌專利代理事務所(特殊普通合伙) 33298 | 代理人: | 柯奇君 |
| 地址: | 311300 浙江省杭州*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 用途 紙尿褲 功能 自適應 配置 方法 系統 | ||
1.一種基于用途的紙尿褲功能層自適應配置方法,其特征在于,包括:
接收當前用戶發送的個人信息數據;所述個人信息數據包括性別、年齡、生理診斷信息、生活習慣信息和特殊需求信息;
根據所述個人信息數據,進行數值化,生成對應的多維數組,并將該多維數組作為該用戶的個人特征向量;其中,將年齡的數值直接作為多維數組中“年齡”維度的取值;對于性別則按照男性或者女性各自取值作為多維數組中“性別”維度的取值;按照預定的映射規則,把某一類型的生理診斷信息映射成一定的數值作為多維數組中“生理診斷信息”維度的取值;對于生活習慣信息按照喝水次數取值或者按照喂養方式各自取值作為多維數組中“生活習慣信息”維度的取值;對于特殊需求信息按照特殊需求的類型各自取值作為多維數組中“特殊需求信息”維度的取值;并且,當生成所述當前用戶的個人特征向量后,用一組平臺預先設定好的修正參數對該特征向量后進行修正,在生成的特征向量的每個維度的數值化后的數值乘上對應的修正參數,生成當前用戶最終的個人特征向量;
紙尿褲生產商的后臺服務器獲取歷史預設時間段內的個人信息數據集,每個個人信息數據對應有個人特征向量;對所述個人特征向量進行聚類,將所述個人特征向量劃分為多個類;將每個類中的個人特征向量的均值向量作為該類的向量模型,其中,均值向量的每個維度的值為每個類中的個人特征向量的對應維度的平均值;每個所述的向量模型對應有一個配置方案;
將所述個人特征向量與預先設定的個人特征向量組中的向量模型進行匹配,確定所述當前用戶的配置方案;
根據所述配置方案為所述當前用戶配置紙尿褲的功能層;所述紙尿褲包括外層和貼膚層,所述外層和所述貼膚層之間具有隔層,所述功能層設置在所述隔層內;所述功能層包括:吸水層和/或殺菌層和/或輕薄層。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,每個所述的向量模型對應有一個配置方案;
所述確定所述當前用戶的配置方案,包括:
將與所述個人特征向量匹配的向量模型對應的配置方案確定為所述當前用戶的配置方案。
3.一種基于用途的紙尿褲功能層自適應配置系統,其特征在于,包括:
個人信息數據接收模塊,用于接收當前用戶發送的個人信息數據;所述個人信息數據包括性別、年齡、生理診斷信息、生活習慣信息和特殊需求信息;
個人特征向量生成模塊,用于根據所述個人信息數據,進行數值化,生成對應的多維數組,并將該多維數組作為該用戶的個人特征向量;其中,將年齡的數值直接作為多維數組中“年齡”維度的取值;對于性別則按照男性或者女性各自取值作為多維數組中“性別”維度的取值;按照預定的映射規則,把某一類型的生理診斷信息映射成一定的數值作為多維數組中“生理診斷信息”維度的取值;對于生活習慣信息按照喝水次數取值或者按照喂養方式各自取值作為多維數組中“生活習慣信息”維度的取值;對于特殊需求信息按照特殊需求的類型各自取值作為多維數組中“特殊需求信息”維度的取值;并且,當生成所述當前用戶的個人特征向量后,用一組平臺預先設定好的修正參數對該特征向量后進行修正,在生成的特征向量的每個維度的數值化后的數值乘上對應的修正參數,生成當前用戶最終的個人特征向量;
紙尿褲生產商的后臺服務器, 用于獲取歷史預設時間段內的個人信息數據集,每個個人信息數據對應有個人特征向量;對所述個人特征向量進行聚類,將所述個人特征向量劃分為多個類;將每個類中的個人特征向量的均值向量作為該類的向量模型,其中,均值向量的每個維度的值為每個類中的個人特征向量的對應維度的平均值;每個所述的向量模型對應有一個配置方案;
配置方案確定模塊,用于將所述個人特征向量與預先設定的個人特征向量組中的向量模型進行匹配,確定所述當前用戶的配置方案;
功能層配置模塊,用于根據所述配置方案為所述當前用戶配置紙尿褲的功能層;所述紙尿褲包括外層和貼膚層,所述外層和所述貼膚層之間具有隔層,所述功能層設置在所述隔層內;所述功能層包括:吸水層和/或殺菌層和/或輕薄層。
4.根據權利要求3所述的系統,其特征在于,所述配置方案確定模塊,具體用于:
將與所述個人特征向量匹配的向量模型對應的配置方案確定為所述當前用戶的配置方案。
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