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申请/专利权人：杉木(深圳)生物科技有限公司
申请日：2024-03-21
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118299051A
主分类号：G16H50/30
分类号：G16H50/30;G16H50/70;G16H10/40;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/084;G06F18/23213;G06F18/2431;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明实施例提供了一种用户状态预测模型方法、用户状态预测方法及系统，涉及计算机技术领域。用户状态预测模型生成方法包括：获取训练集，训练集包括：多个用户的样本数据，每个用户的样本数据包括：样本时间，以及包括用户生理指标数据、环境数据以及用户个人相关数据的样本信息，其中用户生理指标数据至少包括尿液检测数据；构建以第一预设时长的样本信息为输入、以第二预设时长的用户生理指标数据为输出的神经网络模型，其中第二预设时长在第一预设时长的时间之后；利用训练集对神经网络模型进行训练，并将训练得到的神经网络模型作为用户状态预测模型。本发明中，能够更准确的体现出不同区域内用户的个人生理状态。
主权项：1.一种用户状态预测模型生成方法，其特征在于，包括：获取训练集，所述训练集包括：多个用户的样本数据，每个所述用户的样本数据包括：样本时间，以及包括用户生理指标数据、环境数据以及用户个人相关数据的样本信息，其中所述用户生理指标数据至少包括尿液检测数据；构建以第一预设时长的样本信息为输入、以第二预设时长的用户生理指标数据为输出的神经网络模型，其中所述第二预设时长在所述第一预设时长的时间之后；利用所述训练集对所述神经网络模型进行训练，并将训练得到的所述神经网络模型作为用户状态预测模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杉木(深圳)生物科技有限公司 用户状态预测模型方法、用户状态预测方法及系统
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