一种基于强化学习的枕头自适应调节方法及系统

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一种基于强化学习的枕头自适应调节方法及系统
申请号:CN202511024247
申请日期:2025-07-24
公开号:CN120848201A
公开日期:2025-10-28
类型:发明专利
摘要
本发明涉及智能家居技术领域,公开了一种基于强化学习的枕头自适应调节方法及系统,其中,一种基于强化学习的枕头自适应调节方法包括:构建安全约束流形表示模型,将生理安全边界映射为流形边界;构建黎曼度量模型,融合多目标优化与安全约束信息;实现基于黎曼度量的策略优化算法;实现自适应帕累托最优点切换机制;本发明通过约束流形强化学习框架,实现了安全约束与多目标优化的统一表示与处理,在确保生理安全性的前提下,高效平衡和优化用户舒适度、健康支持和睡眠质量,提升了枕头调节系统的安全性、多目标平衡能力、优化效率和自适应调节能力,为用户提供个性化、安全、高效的智能枕头调节服务。
技术关键词
黎曼 度量 过渡机制 策略 参数 传感器阵列系统 智能枕头 梯度方法 生理 强化学习框架 调节系统 控制执行模块 通信接口模块 智能家居技术 算法 定义 投影方法 数据处理模块 数据采集模块