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一种基于可穿戴设备的用户行为习惯预测方法

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本发明涉及一种基于可穿戴设备的用户行为习惯预测方法，包括：采集用户日常活动时的生理数据、运动相关的数据以及用户基本特征数据；对采集的数据进行预处理；同时建立基于不同时刻和基于不同特征的Attention机制改进的LSTM模型，再使用基于全连接网络的用户行为习惯预测整合模型将两个改进模型整合在一起建立Attention‑LSTM复合模型；训练Attention‑LSTM复合模型；通过已训练好的Attention‑LSTM复合模型预测用户的行为习惯，包括用户日常活动时的生理数据和运动相关的数据走势；结合可穿戴设备可以以较低成本获取大量数据的优势，最终提升对用户未来行为习惯预测的精度；本发明联合可穿戴设备可以对人们自身行为习惯进行监测和预测，有利于及时纠正当下人们不健康的行为习惯。

著录项

公开/公告号CN114492990A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-13

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学技术大学;
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申请/专利号CN202210084498.9
发明设计人张旭;张瑞琦;李心慧;陈香;
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申请日2022-01-25
分类号G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08;
代理机构
代理人
地址 230026 安徽省合肥市包河区金寨路96号
入库时间 2023-06-19 15:18:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-05-31

实质审查的生效 IPC(主分类):G06Q10/04 专利申请号:2022100844989 申请日:20220125

实质审查的生效

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