深度学习对按摩椅的强度推荐研究

关键词：TensorFlow；按摩强度预测；深度学习；推荐

中图分类号：TN29 文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2024）25-0031-02

0 引言

随着人们生活水平的提高，按摩作为一种放松身心、缓解疲劳的方式，越来越受到人们的青睐，并且按摩椅一直占医疗保健行业中按摩相关产品的最大份额[1]。伴随着科学技术的发展，按摩椅的技术也在不断提高，目前最新的技术包括App操控、VR技术、智能语音通话等。目前按摩椅的技术发展还没有完善，预测按摩强度是它未来的发展方向之一。然而，按摩的强度和效果往往受到按摩师技能和经验的影响，实现起来确实有一定的困难。为了解决这个问题，本文提出一种TensorFlow 的按摩强度预测模型[2]，Tensor⁃Flow平台提供一个实用的开源工具定义和训练深度学习架构[3]，该模型通常应用于数据分析[4]、图像识别[5]、自然语言处理、推荐体系等。因此，将该模型与深度学习技术相结合，通过对按摩前用户提供的数据特征进行深度学习分析，对按摩强度进行量化预测，以提高按摩效果和用户的舒适度。

1 相关工作

近年来，深度学习在各个领域都取得了显著成果，尤其是在图像识别、自然语言处理、和语音识别等领域。随着大数据时代的到来，深度学习在医疗保健领域也得到广泛的应用。例如：深度学习技术在医学影像分析[6]、疾病诊断和预测[7]、和个性化治疗[8]等方面都取得了显著成果。此外，深度学习在健康护理领域的应用也越来越广泛，例如：健康监测、运动康复、和慢性病管理等。表1是深度学习技术在医学影像分析、疾病诊断和预测、和个性化治疗方面的共同点以及差异点。

2 研究方法

2.1 TensorFlow 按摩强度预测流程

本文提出一种TensorFlow的按摩强度预测模型。首先，该模型通过分析新用户按摩前输入的个性化数据，如血压、工作强度等，进行系统汇总数据。其次，对数据进行预处理和特征提取关键数据，然后将这些数据上传云端，使用TensorFlow构建的深度学习模型对按摩强度进行量化预测，向用户推荐按摩强度，用户根据自身感受进一步更改所需的强度，不断优化数据。运用该模型实现新用户的按摩强度推荐，将老用户存在云端的数据进行修改，优化云端数据后给用户更好的体验。如图1的流程图所示。

2.2 深度学习的按摩强度预测方法

深度学习技术，特别是多层感知机（MLP） 的应用，为按摩强度预测提供新的可能性。这种深度学习技术的预测方法，通过多层感知机对按摩强度进行预测，如图2的预测流程，为按摩服务提供更加个性化的体验。多层感知机是一种人工神经网络，它通过多个隐藏层处理输入数据，实现对复杂任务的建模。在按摩强度预测中，多层感知机通过对按摩强度和各种影响的因素，例如：客户身体状况、工作强度等，进行数据分析，实现对按摩强度的精确预测。首先，需要收集大量的按摩数据，包括按摩师经验、影响因素、和客户按摩强度的反馈。这些数据用于训练多层感知机。在训练过程，本文使用反向传播和梯度下降优化算法来调整网络参数，以便最小化预测误差。一旦模型训练完成，就可以使用它来预测新的按摩强度。将用户个性化数据输入TensorFlow的按摩强度预测模型，它将会输出一个预测的按摩强度值。

输入x∈Rⁿ，输入层接收输入数据，将其传递给第一个隐藏层。前一个隐藏层的输出成为下一个隐藏层的输入，这样将前一层的输出作为输入到下一层的特征，以便更好地提取高级别的特征。

W表示权重，b为偏置项。式⑸计算一个神经元所获得输入x的加权和，式⑹计算输出的概率。Soft⁃max激活函数可以保证所有神经元输出的和为1，每个输出对应的区间数值介于[0，1]，就是输出的概率，应用时取概率最大的输出作为最终的预测。

3 应用案例与说明

一位60岁的男性初次使用该按摩椅，他输入自己的身体健康状况，例如：失眠或高血压。模型通过这些数据向他提供相关的按摩方案，这位男性基于这份方案结合自己身体酸痛的部位，选择加强或减弱部分区域的按摩强度。按摩结束后，收集该男性对这次按摩的评价，进一步优化数据，为这位用户下一次的使用提供更好的服务。此后，这位男性再次使用该同款按摩椅时，只要登录用户信息，则系统模型便会提取该男性在云端中存在的数据。直接推荐优化后的按摩强度给用户，用户也可以在此基础上根据自己最近的身体情况更改按摩强度，更改后云端会继续优化数据。然而，当该男性在按摩过程中有事离开时，按摩椅会感知到重量消失而自动暂停，但当该用户重新坐到按摩椅上时，按摩椅感知到重量后又继续按摩。可以省去用户重复登录与数据处理的过程。

4 结束语

本文提出一种TensorFlow的按摩强度预测模型，通过深度学习技术对按摩强度进行预测，利用多层感知机提升预测精确度。然而该模型并不完美，为了提高预测精度，在多层感知机上一直增加神经元和隐藏层的数量，反而会增加模型的训练时间和计算复杂程度。未来可以进一步优化模型结构，提高模型的预测精度、泛化能力以及减少模型的训练时间和计算复杂程度。同时，深度学习的按摩强度预测方法可被应用于更多的应用场景和领域。例如：健康监测、医疗诊断等。在健康监测领域可以通过健康监测的数据给用户推荐合理的饮食建议。