【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及睡眠健康数字管理的，尤其是一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法和系统。
技术介绍
1、在过去的几十年里，睡眠监测技术已从基本的睡眠日记和问卷发展到使用各种传感器和设备进行的详细生理监测。然而传统睡眠监测通常只关注个体的生理参数，如移动、心率或呼吸，而忽视了环境因素对睡眠的影响。此外，这些方法往往缺乏个性化的反馈和改进建议，无法为用户提供针对性的睡眠改进策略。
2、随着对于更加个性化、全面和智能的睡眠管理解决方案的需求日益增长，人们不仅希望监测和分析自己的睡眠，还希望获得基于个人习惯和环境的具体改进建议。因此，有必要开发一个集成了现有技术，并克服传统睡眠监测的局限，提供一个全面、智能且高度个性化的多模态融合学习算法。
技术实现思路
1、为了解决现有技术中睡眠监测通常只关注个体的生理参数，缺乏个性化的反馈和改进建议，无法为用户提供针对性的睡眠改进策略的诸多技术问题，本专利技术提出了一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法和系统，以解决上述技术问题。
2、根据本专利技术的第一方面，提出了一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法，包括：
3、s1：收集睡眠监测设备的数据，对数据进行归一化和标准化处理，构建多模态数据集；
4、s2：构建多模态睡眠分析单元，多模态睡眠分析单元包括chronosleepnet模型，并对chronosleepnet模型进行训练；
5、s3：构建强化学习环境模块，生成个性化睡眠处方和智能调节因子α，利
6、s4：构建自适应学习模块，将存储的数据训练lora层添加到预训练的chronosleepnet模型中，对chronosleepnet模型进行微调。
7、在一些具体的实施例中，睡眠监测设备包括人体体征传感器和环境传感器，数据包括心率、呼吸频率、体动数据、睡眠期间的环境噪音、房间温度、湿度、光照强度和空气指标。
8、在一些具体的实施例中，多模态数据集包括数值数据、文本描述和图像数据；归一化和标准化处理具体包括针对不同类型的数据分别执行去除异常值、标准化尺度、文本的词汇标准化以及图像的对比度调整；并对处理好的多模态数据集进行数据增强操作。
9、在一些具体的实施例中，对于文本数据，采用同义词替换、句子重排列增强语义鲁棒性；对于图像数据，通过图像旋转、缩放和颜色调整增强视觉特征泛化能力；对于数值数据，通过添加噪声和进行数据扩展增强模型数值处理能力。
10、在一些具体的实施例中，s2具体包括：
11、s21：构建一层卷积层，对输入数据进行初步处理，识别关键的空间特征，空间特征包括数据中的时间依赖性模式和周期性变化；
12、s22：添加位置编码用于提供时间序列数据的顺序信息；
13、s23：实施多头注意力机制，将输入序列x线性投影至三个不同空间生成查询q、键k和值v，利用缩放点积注意力公式计算不同位置间的注意力得分其中，dk是键向量的维度，将所有注意力头的输出串联并进行线性投影：multihead(q，k，v)＝concat(head1，head2，…，headn，)w0，其中，每个headi＝attention(qwiq，kwik，vwiv)，w0为可学习权重矩阵；
14、s24：构建前馈神经网络用于处理经过自注意力机制的序列，前馈神经网络第一层线性变换捕捉输入特征的基本模式，使用relu激活函数引入非线性以提取更复杂的特征表示，并用第二层线性变换进一步细化特征；
15、s25：添加一个归一化层，标准化输入数据的均值和方差；
16、s26：添加一个线性层，将复杂的多维特征转换为更直接和具体的输出，并映射到最终的输出空间；
17、s27：利用多模态睡眠分析单元对多模态数据进行分析，生成详细的睡眠报告，并根据睡眠报告提供个性化的睡眠改善建议。
18、在一些具体的实施例中，用户提供睡眠建议以指导lora层的优化和学习。
19、在一些具体的实施例中，前馈神经网络为ffnn(x)＝max(0，xw1+b1)w2+b2，其中，w1、w2是网络层权重，b1、b2是偏置项前馈神经网络由两层线性变换组成，每层之间采用relu激活函数以增强非线性处理能力。
20、根据本专利技术的第二方面，提出了一种计算机可读存储介质，其上存储有一或多个计算机程序，该一或多个计算机程序被计算机处理器执行时实施上述的方法。
21、根据本专利技术的第三方面，提出了一种用于睡眠管理的多模态融合学习系统，包括：
22、数据收集单元：配置用于收集睡眠监测设备的数据，对数据进行归一化和标准化处理，构建多模态数据集；
23、多模态睡眠分析单元，多模态睡眠分析单元包括chronosleepnet模型，并对chronosleepnet模型进行训练；
24、强化学习单元：配置用于生成个性化睡眠处方和智能调节因子α，利用智能调节因子α进行自我学习和调整；
25、自适应学习单元，配置用于将存储的数据训练lora层添加到预训练的chronosleepnet模型中，对chronosleepnet模型进行微调。
26、本专利技术提出了一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法和系统，相比于现有技术，本专利技术实例的有益效果在于：全面和精确的睡眠监测、高度个性化的睡眠改善建议、先进的数据处理技术，以及动态学习和适应能力，从而显著提高用户的睡眠质量和满意度。
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1.一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述睡眠监测设备包括人体体征传感器和环境传感器，数据包括心率、呼吸频率、体动数据、睡眠期间的环境噪音、房间温度、湿度、光照强度和空气指标。
3.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述多模态数据集包括数值数据、文本描述和图像数据；所述归一化和标准化处理具体包括针对不同类型的数据分别执行去除异常值、标准化尺度、文本的词汇标准化以及图像的对比度调整；并对处理好的所述多模态数据集进行数据增强操作。
4.根据权利要求3所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，对于所述文本数据，采用同义词替换、句子重排列增强语义鲁棒性；对于所述图像数据，通过图像旋转、缩放和颜色调整增强视觉特征泛化能力；对于所述数值数据，通过添加噪声和进行数据扩展增强模型数值处理能力。
5.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述S2具体包括：
6.根据权利要求1所
7.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，还包括反馈机制，用户提供睡眠建议以指导所述LoRA层的优化和学习。
8.根据权利要求5所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述前馈神经网络为FFNN(x)＝max(0，xW1+b1)W2+b2，其中，W1、W2是网络层权重，b1、b2是偏置项所述前馈神经网络由两层线性变换组成，每层之间采用ReLU激活函数以增强非线性处理能力。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有一或多个计算机程序，其特征在于，该一或多个计算机程序被计算机处理器执行时实施权利要求1-8中任一项所述的方法。
10.一种用于睡眠管理的多模态融合学习系统，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述睡眠监测设备包括人体体征传感器和环境传感器，数据包括心率、呼吸频率、体动数据、睡眠期间的环境噪音、房间温度、湿度、光照强度和空气指标。
3.根据权利要求1所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，所述多模态数据集包括数值数据、文本描述和图像数据；所述归一化和标准化处理具体包括针对不同类型的数据分别执行去除异常值、标准化尺度、文本的词汇标准化以及图像的对比度调整；并对处理好的所述多模态数据集进行数据增强操作。
4.根据权利要求3所述的用于睡眠管理的多模态融合学习方法，其特征在于，对于所述文本数据，采用同义词替换、句子重排列增强语义鲁棒性；对于所述图像数据，通过图像旋转、缩放和颜色调整增强视觉特征泛化能力；对于所述数值数据，通过添加噪声和进行数据扩展增强模型数值处理能力。
5.根据权利要求1所...
【专利技术属性】
技术研发人员：俞容文，李虞锋，林晨星，韦超祎，帅建伟，
申请(专利权)人：国科温州研究院温州生物材料与工程研究所，
类型：发明
国别省市：
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