[发明专利]基于人体健康信息及空气成分数据的室内植物推荐方法

摘要

本发明涉及一种基于人体健康信息及空气成分数据的室内植物推荐方法，通过对室内空气成分数据进行采集，将采集的数据与现有植物知识库数据和居住者健康信息通过人工神经网络模型进行分析处理，得到推荐结果，将推荐结果进行修正优化，得到最终适合居住者当前健康信息的推荐结果。本发明的有益效果在于简单实用，适合当前居住环境，通过推荐适合的植物，有益人体健康，同时能够很好地改善居住者的生活环境。

主权项

一种基于人体健康信息及空气成分数据的室内植物推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：对室内空气成分分别进行数据采集；步骤S2：通过人工神经网络模型将采集的数据与现有植物知识库及居住者健康信息进行分析处理，得到推荐结果；步骤S3：将上述步骤S2中的得到的推荐结果，经一类比方法进行修正优化，包括以下步骤：步骤S31：实时更新居住者当前健康信息，得到居住者当前健康信息特征向量；步骤S32：将居住者当前健康信息特征向量与步骤S2中居住者健康信息特征向量进行类比，若居住者当前健康信息相对于步骤S2中居住者健康信息没有差别，则转到步骤S35；若居住者当前健康信息相对于步骤S2中居住者健康信息有差别，则转到步骤S33；步骤S33：利用居住者当前健康信息特征向量和步骤S2中居住者健康信息特征向量进行类比生成差异向量；步骤S34：将所述差异向量对步骤S2中的人工神经网络模型进行修正，得到修正后的人工神经网络模型，转到步骤S36；步骤S35：采用步骤S2中的人工神经网络模型；步骤S36：通过当前人工神经模型进行得到最终推荐结果；步骤S4：将步骤S34中得到修正后的人工神经网络模型参数反馈至步骤S2中的人工神经网络模型，更新步骤S2中的人工神经网络模型相应的参数。