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基于复杂网络与图像识别的空调个性化健康管理系统

空调已成为了日常生活中不可或缺的家用电器,应用越发广泛。目前空调的控制方法通常为遥控器控制与按键控制,遥控器控制在特定区域外无法起到控制效果,空调可接受信号范围有限;按键控制需要在空调上进行,对于壁挂机等种类空调,难以操作。当室内活动、人员等发生变化后,这两种方法不能及时做出控制方案的调整,无法合理分配本机资源,容易造成潜在的浪费。本工作创新发展可视图、深度卷积神经网络等先进理论,综合考虑包括湿度、温度等在内的环境数据,以及用户心电数据、脉搏数据等在内的生理数据,构建一种空调个性化健康管理系统。该系统能够通过获取的家居环境、用户信息等数据自主调节空调运行方式,在主动关怀用户的同时,可减少潜在的能源浪费。




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