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一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法

文檔序號(hào):10721961閱讀:600來(lái)源:國(guó)知局
一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法
【專利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,本發(fā)明包括以下步驟:(1)在床墊上設(shè)置體壓測(cè)量?jī)x,測(cè)試人睡在床墊上的體壓分布,得到體壓分布數(shù)據(jù);(2)對(duì)體壓分布數(shù)據(jù)作數(shù)學(xué)處理,計(jì)算得到最大壓力、平均圧力、最大壓力梯度、平均壓力梯度、接觸面積;(3)被試者在床墊上進(jìn)行過(guò)睡眠體驗(yàn)后,給出床墊舒適性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù);(4)采用GA?Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立被試者的體壓分布指標(biāo)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之間的耦合模型,并通過(guò)耦合模型輸出評(píng)價(jià)結(jié)果;GA?Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為采用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。本發(fā)明將體壓分布指標(biāo)和人體評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)相結(jié)合來(lái)評(píng)估床墊舒適性,從而幫助人們選擇舒適性更好的床墊,保證人們享受舒適睡眠。
【專利說(shuō)明】
一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明涉及一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]床墊是人體睡眠時(shí)的必要家具,其舒適程度極大地影響著人們的休息質(zhì)量,舒適的床墊能使人的腰部、背部和臀部肌肉得到很好地放松。1986年Addison等人的調(diào)查研究表明7%的美國(guó)成年人表述其睡眠問(wèn)題與自己使用床墊的舒適性有關(guān)。舒適性是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),受人生理、心理因素的影響,研究起來(lái)比較困難。盡管已有大量研究,但仍然存在著爭(zhēng)議。這種爭(zhēng)議不僅表現(xiàn)在方法的界定上,也表現(xiàn)在各種評(píng)價(jià)方法的評(píng)價(jià)上。可以說(shuō),舒適度的各種評(píng)價(jià)方法各有千秋,也各有利弊,沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。因此,建立科學(xué)、全面、客觀的評(píng)價(jià)體系對(duì)于沙發(fā)舒適性的評(píng)價(jià)有著非常重要的意義。
[0003]現(xiàn)有技術(shù)中大多數(shù)是利用體壓分布指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)床墊舒適性的方法,而且體壓分布指標(biāo)的計(jì)算和選取方式也有差別。這些方法是通過(guò)讓被試者躺在受測(cè)床墊上,采用體壓測(cè)試儀測(cè)試體壓分布,將所得體壓數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)學(xué)處理,得到體壓分布指標(biāo),這些指標(biāo)可能不盡相同,包括最大壓力、平均壓力、最大壓力梯度、平均壓力梯度等,通過(guò)這些指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)舒適性,通過(guò)這一方法可以幫助人們選擇更適合自己的床墊,提升睡眠品質(zhì),改善因?yàn)榇矇|不舒適造成的睡眠品質(zhì)不佳的問(wèn)題?,F(xiàn)有的方法在利用體壓分布指標(biāo)評(píng)價(jià)床墊舒適性時(shí)沒(méi)有建立一個(gè)量化的模型來(lái)進(jìn)行評(píng)估,評(píng)價(jià)結(jié)果不太好;另外,現(xiàn)有的方法也沒(méi)有結(jié)合被試者的主觀舒適度評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),僅通過(guò)體壓分布指標(biāo)來(lái)評(píng)價(jià)舒適性,結(jié)果的可靠性不高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]為了改善上述問(wèn)題,本發(fā)明提供一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法。
[0005]為了實(shí)現(xiàn)上述目的,本發(fā)明采用的技術(shù)方案如下:
一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,包括以下步驟:
(1)在床墊上設(shè)置體壓測(cè)量?jī)x,測(cè)試人睡在床墊上的體壓分布,得到體壓分布數(shù)據(jù);
(2)對(duì)體壓分布數(shù)據(jù)作數(shù)學(xué)處理,計(jì)算得到最大壓力、平均圧力、最大壓力梯度、平均壓力梯度、接觸面積;
(3)被試者在床墊上進(jìn)行過(guò)睡眠體驗(yàn)后,給出床墊舒適性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù);
(4)采用GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立被試者的體壓分布指標(biāo)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之間的耦合模型,并通過(guò)耦合模型輸出評(píng)價(jià)結(jié)果;GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為采用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。
[0006]進(jìn)一步地,所述步驟(3)中,舒適性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)由I?10的數(shù)表示,對(duì)應(yīng)關(guān)系為:舒適為I,輕微不適為3,不適為5,非常不適為7,難以忍受為9。
[0007]再進(jìn)一步地,所述步驟(4)中,GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法如下:
a、參數(shù)設(shè)定,包括個(gè)體編碼串長(zhǎng)度L、群體大小M、終止遺傳代數(shù)G、交叉算子Pc、變異算子Pm; b、個(gè)體二進(jìn)制編碼,生成初始種群;
c、通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值;
d、個(gè)體適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,停止遺傳,轉(zhuǎn)步驟g,否則,轉(zhuǎn)步驟e;
e、通過(guò)選擇、交叉與變異的遺傳操作,產(chǎn)生下一代種群;
f、第G代內(nèi)個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,算法終止;
g、達(dá)到期望誤差的個(gè)體賦予本發(fā)明Elman的初始權(quán)值。
[0008]值得說(shuō)明的是,最大壓力體現(xiàn)了床墊的硬度,在床墊的類型和結(jié)構(gòu)確定的情況下,較硬的床墊最大壓力較大,較軟的床墊最大壓力較小,最大壓力較大時(shí),在較大局部壓力和時(shí)間的雙重作用下,人體本身也會(huì)產(chǎn)生不適感;平均壓力某種程度上反映了床墊對(duì)人體支撐的整體效果。其中,其值越小,床墊分散人體重量的效果越好,人體感知到的床墊壓力刺激越?。粍偠容^大的床墊最大壓力梯度也較大,材質(zhì)分布較為合理的床墊最大壓力梯度較小,人體感受較為舒適。
[0009]本發(fā)明較現(xiàn)有技術(shù)相比,具有以下優(yōu)點(diǎn)及有益效果:
本發(fā)明將體壓分布指標(biāo)和人體評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)相結(jié)合來(lái)評(píng)估床墊舒適性,從而幫助人們選擇舒適性更好的床墊,保證人們享受舒適睡眠。
【附圖說(shuō)明】
[0010]圖1為本發(fā)明的流程圖。
【具體實(shí)施方式】
[0011]下面結(jié)合附圖與實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步說(shuō)明,本發(fā)明的實(shí)施方式包括但不限于下列實(shí)施例。
實(shí)施例
[0012]一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,包括以下步驟:
(I)利用XSENS0R公司的體壓分布映像系統(tǒng)采集被試者的體壓分布數(shù)據(jù)。XSENS0R壓力分布測(cè)試及分析系統(tǒng)能測(cè)得人一一床接觸面壓力分布,把體壓通過(guò)二維、三維的彩色圖像實(shí)時(shí)的顯示出來(lái),并能記錄存儲(chǔ)被試者的體壓分布數(shù)據(jù)。體壓分布測(cè)試實(shí)驗(yàn)的步驟為:
①將體壓分布?jí)|子鋪在床墊上,被試者平躺在床墊上;
②打開(kāi)體壓測(cè)試軟件采集數(shù)據(jù),觀察計(jì)算機(jī)屏幕上的體壓分布圖,待圖像穩(wěn)定后,關(guān)閉體壓測(cè)試軟件,停止采集;
③記錄根據(jù)采集到的數(shù)據(jù)計(jì)算出的體壓分布指標(biāo),包括接觸面積、最大壓力、平均壓力、最大壓力梯度、平均壓力梯度。其中,接觸面積定義為全部測(cè)點(diǎn)的面積之和;最大壓力即全部測(cè)試點(diǎn)中的最大值,為:Pm=max(PI,P2,P3,...,PN)N為測(cè)點(diǎn)數(shù);平均壓力為全部受壓點(diǎn)(測(cè)試點(diǎn))壓力的算術(shù)平均值;最大壓力梯度為:Gm=max(gradGl,geadG2,…,gradGN)N為側(cè)點(diǎn)數(shù);平均壓力梯度是各受壓點(diǎn)壓力梯度算術(shù)平均值。
[0013](2)根據(jù)主觀舒適度評(píng)價(jià)表,由被試者在床墊上進(jìn)行過(guò)睡眠體驗(yàn)后,給出主觀的舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù),舒適度評(píng)價(jià)表由I?10的數(shù)表示,對(duì)應(yīng)關(guān)系如下:舒適為I,輕微不適為3,不適為5,非常不適為7,難以忍受為9。
[0014](3)采用CA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立被試者的體壓分布指標(biāo)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的主觀舒適性評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之間的耦合模型,GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為采用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。算法的步驟如下:
a、參數(shù)設(shè)定,包括個(gè)體編碼串長(zhǎng)度L、群體大小M、終止遺傳代數(shù)G、交叉算子Pc、變異算子Pm;
b、個(gè)體二進(jìn)制編碼,生成初始種群;
c、通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值;
d、個(gè)體適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,停止遺傳,轉(zhuǎn)步驟g,否則,轉(zhuǎn)步驟e;
e、通過(guò)選擇、交叉與變異的遺傳操作,產(chǎn)生下一代種群;
f、第G代內(nèi)個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,算法終止;
g、達(dá)到期望誤差的個(gè)體賦予本發(fā)明Elman的初始權(quán)值。
[0015](4)采用均方誤差和相關(guān)系數(shù)來(lái)評(píng)價(jià)床墊壓力舒適性耦合模型的誤差。
[0016]值得說(shuō)明的是,如圖1所示,本發(fā)明是由體壓分布采集系統(tǒng)采集體壓分布數(shù)據(jù),計(jì)算得到體壓分布指標(biāo),結(jié)合主觀評(píng)價(jià)建立GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,然后由GA-Elman模型進(jìn)行判定,若綜合數(shù)據(jù)達(dá)到評(píng)價(jià)指標(biāo)則輸出壓力舒適性評(píng)價(jià)結(jié)果,否則,則返回開(kāi)始。
[0017]按照上述實(shí)施例,便可很好地實(shí)現(xiàn)本發(fā)明。
【主權(quán)項(xiàng)】
1.一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,其特征在于,包括以下步驟: (1)在床墊上設(shè)置體壓測(cè)量?jī)x,測(cè)試人睡在床墊上的體壓分布,得到體壓分布數(shù)據(jù); (2)對(duì)體壓分布數(shù)據(jù)作數(shù)學(xué)處理,計(jì)算得到最大壓力、平均圧力、最大壓力梯度、平均壓力梯度、接觸面積; (3)被試者在床墊上進(jìn)行過(guò)睡眠體驗(yàn)后,給出床墊舒適性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù); (4)采用GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),建立被試者的體壓分布指標(biāo)數(shù)據(jù)與相應(yīng)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)之間的耦合模型,并通過(guò)耦合模型輸出評(píng)價(jià)結(jié)果;GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為采用遺傳算法優(yōu)化Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的初始網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,其特征在于,所述步驟(3)中,舒適性的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)由I?10的數(shù)表示,對(duì)應(yīng)關(guān)系為:舒適為1,輕微不適為3,不適為5,非常不適為7,難以忍受為9。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種床墊壓力舒適性評(píng)價(jià)方法,其特征在于,所述步驟(4)中,GA-Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法如下: a、參數(shù)設(shè)定,包括個(gè)體編碼串長(zhǎng)度L、群體大小M、終止遺傳代數(shù)G、交叉算子Pc、變異算子Pm; b、個(gè)體二進(jìn)制編碼,生成初始種群; c、通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值; d、個(gè)體適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,停止遺傳,轉(zhuǎn)步驟g,否則,轉(zhuǎn)步驟e; e、通過(guò)選擇、交叉與變異的遺傳操作,產(chǎn)生下一代種群; f、第G代內(nèi)個(gè)體的適應(yīng)度值達(dá)到期望誤差,算法終止; g、達(dá)到期望誤差的個(gè)體賦予本發(fā)明Elman的初始權(quán)值。
【文檔編號(hào)】G01M99/00GK106092635SQ201610712351
【公開(kāi)日】2016年11月9日
【申請(qǐng)日】2016年8月23日
【發(fā)明人】李科, 柴建樸, 黃禹菲, 李揚(yáng)帆, 曾東
【申請(qǐng)人】電子科技大學(xué)
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