【技术实现步骤摘要】
一种基于卷积神经网络的自学习式婴幼儿喂奶装置
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[0001]本专利技术涉及医学护理领域以及机器学习领域，具体涉及一种基于神经网络的自学习式婴儿喂奶装置。
技术介绍
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[0002]随着经济水平的提高以及优生优育的推广，人们对婴幼儿的成长越来越关注，尤其是对婴儿的喂养，绝大部分婴幼儿的父母都是首次生育，对婴幼儿如何喂养没有任何经验，通过网络检索到的喂养经验又往往众说纷纭，而且现在越来越多的年轻人选择母乳喂养的时间越来越短，生育后往往婴幼儿很快就采用奶粉进行喂养。
[0003]但是，采用奶粉喂养容易出现一些问题。一方面，婴儿吐奶现象较为常见，因为新生儿的胃呈水平位，容量小，连接食管处的贲门较宽，关闭作用差，连接小肠处的幽门较紧，而新生儿吃奶时又常常吸入空气，奶液容易倒流入口腔，引起吐奶。而吐奶最怕的是奶水由食道逆流到咽喉部时，在吸气的瞬间误入气管，即呛奶。而婴儿的神经系统刚刚发育，一些反射还很薄弱，他们不能把呛入呼吸道的奶咳出。于是，常因奶液对气道机械性阻塞而发生窒息。
[0004]另一方面，婴幼儿的父母往往并不清...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于卷积神经网络的自学习式婴幼儿喂奶装置，其特征在于：包括奶粉输出机构、水量控制机构以及控制器，所述控制器用于基于婴儿的参数信息确定婴儿的喂奶时间和喂奶量，所述奶粉输出机构根据所述喂奶量以及预设调配比例进行奶粉定量输出，所述水量控制机构用于根据所述喂奶量基于预设调配比例进行温水定量输出，所述控制器内置有卷积神经网络模型或者预设喂奶量趋势曲线。2.根据权利要求1所述的自学习式婴幼儿喂奶装置，其特征在于：所述喂奶时间和喂奶量采用神经网络模型确定，所述神经网络模型经过带有标签的各种体重的婴儿的喂奶量数据的训练。3.根据权利要求1所述的自学习式婴幼儿喂奶装置，其特征在于：还包括储水腔、出水管、温度传感器和加热装置，所述水量控制机构为流量控制阀，所述储水腔用于储存纯净水、所述出水管与所述储水腔相连通，并且所述出水管的出口处设置所述流量控制阀用于对出水量进行计量，所述加热装置用于对出水管内的纯净水进行加热，所述温度传感器用于测定出水管内的水温并反馈给所述控制器。4.根据权利要求1所述的自学习式婴幼儿喂奶装置，其特征在于：还包括输入模块和输出模块，所述输入模块用于输入婴儿的相关参数信息，所述相关参数信息包括下述信息中的至少一种：体重信息、疾病信息、非经当前系统的喂食信息，所述输出模块用于输出当前婴儿的喂奶数据信息，并且还包括用于储存奶粉的灭菌储藏腔，所述奶粉输出机构用于定量地从所述灭菌储藏腔内向外进行奶粉输出。5.根据权利要求1所述的自学习式婴幼儿喂奶装置，其特征在于：控制器内预存有神经网络模型，并且所述控制器将与婴儿相关的饮食信...
【专利技术属性】
技术研发人员：许静，李少红，刘平，姚兴旺，
申请(专利权)人：中南大学湘雅二医院，
类型：发明
国别省市：
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