[發明專利]入睡環境調光優化方法

有效

• 申請號: 201910442902.3
• 申請日: 2019-05-26
• 公開（公告）號: CN110163371B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 鄒細勇;夏浩;王育紅;徐偉;陳亮
• 申請（專利權）人: 中國計量大學上虞高等研究院有限公司
• 主分類號: G06N3/08
• 分類號: G06N3/08;H05B47/165;H05B47/105;H05B45/10;H05B45/20
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1.入睡環境調光優化方法，包括以下步驟：

S1、初始化，在控制單元中建立動態遞歸Elman神經網絡，所述神經網絡以閱讀面光的照度、色溫2個光色參數作為輸入量，以用戶眼睛開度變化率、閉眼持續時長變化率、心率變化率、體動頻率變化率、體溫變化率共5個體征參數作為入睡效率參數并將所述入睡效率參數作為輸出量，

其中，用戶閉眼持續時長變化率k_ec計算過程如下：

先對所獲取的入睡過程中用戶閉眼持續時長y1序列預處理，y1＝max(y1,4)，

然后，對該序列進行離線數據擬合，y1＝g1(t)＝8·b/exp(4·c·(a-t))+1，

再計算閉眼持續時長變化率，k_ec＝k₁＝t2-t1，

式中，a、b、c為待擬合系數，t1＝g1^-1(4e^-1),t2＝g1^-1(4-4e^-1)，g1^-1()為函數g1(t)的反函數，e為自然對數函數的底數；

S2、通過控制單元的輸出模塊向可調光燈組發出調光信號，對各變化后的光環境，通過光色識別單元采集并識別閱讀面光的照度、色溫和顏色光色參數，通過入睡識別單元及控制單元采集并識別用戶眼睛開度變化率、閉眼持續時長變化率、心率變化率、體動頻率變化率、體溫變化率體征參數，記錄所述光色參數值及對應的所述體征參數值，獲取神經網絡的訓練樣本；

S3、重復進行步驟S2多次，獲取所述動態遞歸Elman神經網絡的訓練樣本集，并用樣本集對所述神經網絡進行訓練；

S4、確定將閱讀面照度、色溫光色參數進行編解碼的策略，并確定其各自取值區間，初始化進化群體；

S5、針對搜索空間內進化群體中的各個體，基于其光色參數用訓練后的神經網絡對其對應的入睡效率參數進行預測，獲得用戶眼睛開度變化率、閉眼持續時長變化率、心率變化率、體動頻率變化率、體溫變化率5個預測值；

S6、基于所述預測值，按建立的評價函數F計算其入睡效率評價值，并根據評價值進行遺傳交叉和變異操作，更新進化群體；

S7、轉至步驟S5，反復迭代，直至尋優結束后，輸出Pareto優化解；

S8、將優化解映射為燈組各驅動電流通道的驅動電流值，并將所述電流值傳送給燈組內相應的驅動器進行調光。

2.根據權利要求1所述的入睡環境調光優化方法，其特征在于，所述動態遞歸Elman神經網絡輸出量的入睡效率參數k_i，i＝2,3,4,5，按如下方式處理獲得：

基于入睡識別單元獲取各種光照條件下入睡過程中體征參數的變化過程數據并進行記錄，對于所記錄的每個入睡過程中的體征參數序列中的數據，經濾波和數據融合處理后，

對用戶眼睛開度、心率、體動頻率、體溫中的每個體征參數，對其歸一化處理后，先分別基于如下模型進行離線數據擬合，

y2＝g2(t)＝2·b/exp(4·c·(t-a))+1，

再計算其各自變化率，

k_i＝t2-t1，其中t1＝g2^-1(1-e^-1),t2＝g2^-1(e^-1)，i＝2,3,4,5；

其中，y2為體征參數預處理或歸一化后的取值，t為時間，k_i分別對應眼睛開度變化率k_eo、心率變化率k_h、體動頻率變化率k_b、體溫變化率k_p。