摘要
本发明公开了一种基于乘客行为习惯机器学习的高铁座椅舒适性自动适配控制方法,涉及高铁座椅技术领域。一种基于乘客行为习惯机器学习的高铁座椅舒适性自动适配控制方法,包括:搭建座椅舒适性自适配模型;所述座椅舒适性自适配模型的模型结构包括:时空图网络模块、元学习模块和注意力融合模块;获取座椅上压力传感器、角度传感器、位移传感器,摄像机采集的图像信息,以及温湿度环境数据作为初始样本数据;选取靠背角度和腿托角度作为标签数据。本发明通过多源数据融合、元学习快速适配和动态优化机制,解决了传统座椅调节繁琐、缺乏个性化的问题,在精度、速度和用户体验上均显著优于现有方案,具备较高的应用潜力。
技术关键词
适配控制方法
数据
角度传感器
位移传感器
网络模块
样本
高铁座椅技术
小波去噪算法
面部特征图像
压力传感器阵列
云端服务器
座椅调节机构
座椅靠背角度
通道注意力机制
时间卷积网络
元学习算法
系统为您推荐了相关专利信息
锂电池盖板
成品
子模块
数据采集方式
设备运行参数
传感器设备
Kubernetes集群
解析设备
传感器采集系统
发布订阅模型
能效评估方法
资源管理单元
云数据中心
对象
能耗
协议模糊测试方法
生成测试用例
蒙特卡洛
序列
长短期记忆网络