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申请/专利权人：天目山实验室

摘要：本发明涉及人体热舒适评价技术领域，尤其涉及一种基于可穿戴设备的超声速客机乘客热舒适评价方法，包括：基于常压环境和若干不同低压环境分别采集目标数并确定热舒适评价输入特征；根据各热舒适评价输入特征与压强的显著关系分别确定各热舒适评价输入特征的权重；构建数据库，并将所述数据库划分为训练集和测试集；对所述训练集训练得到初始热舒适评价模型，定期对热舒适评价模型校正。本发明全面考虑常压环境下与超声速客机舱内环境下所采集的目标数据的差异性，从而确定热舒适评价模型最终输入特征及对应权重并训练热舒适评价模型，同时定期对热舒适模型校正。提高了热舒适评价模型的准确性和可靠性，保证了热舒适评价模型的时效性和适应性。

主权项：1.一种基于可穿戴设备的超声速客机乘客热舒适评价方法，其特征在于，包括：步骤S1，基于常压环境和若干不同低压环境分别采集目标数据，目标数据包括目标采集体的生理数据、环境数据、特征数据以及人体热舒适指标对应的舒适值；步骤S2，基于所述目标数据分别在常压环境与低压环境中的变化情况确定热舒适评价输入特征，并根据各热舒适评价输入特征与压强的显著关系分别确定各热舒适评价输入特征的权重；步骤S3，基于所述热舒适评价输入特征及所述舒适值在不同低压环境下构建数据库，并将所述数据库划分为训练集和测试集；步骤S4，采用机器学习算法对所述训练集和所述测试集进行训练，得到初始热舒适评价模型；步骤S5，周期性采集超声速客机乘客的所述目标数据，以更新所述数据库，并对所述初始热舒适评价模型进行校正得到最终热舒适评价模型；其中，所述低压环境的环境压强小于所述常压环境的环境压强；在所述步骤S2中，根据各热舒适评价输入特征与压强的显著关系分别确定各热舒适评价输入特征的权重，包括：计算由所述各热舒适评价输入特征和压强组成的数据集的信息熵；分别计算所述各热舒适评价输入特征对应的条件熵；基于所述信息熵和所述条件熵计算所述各热舒适评价输入特征对应的信息增益；根据所述信息增益确定所述各热舒适评价输入特征的权重，其中，计算单个热舒适评价输入特征的信息增益占全部热舒适评价输入特征的信息增益的比值，将该比值设定为单个热舒适评价输入特征的权重，或，计算单个热舒适评价输入特征的信息增益与对应的信息熵的增益百分比，并根据单个热舒适评价输入特征的信息增益百分比占全部热舒适评价输入特征的增益百分比的比值，将该比值设定为单个热舒适评价输入特征的权重；在所述步骤S5中，对所述初始热舒适评价模型进行校正，得到最终热舒适评价模型，包括：周期性采集超声速客机中各目标采集体的目标数据；分别获取各所述目标采集体达到目标热舒适值前的预设时间段内的采集的目标数据，形成若干时序目标数据集；基于所述时序目标数据集中各所述热舒适评价输入特征与热舒适值建立特征关系函数，计算各特征关系函数的平均斜率值；基于各所述平均斜率值分别计算对应热舒适评价输入特征的平均斜率值；根据所述平均斜率值确定对应的热舒适评价输入特征的权重，基于调整后的热舒适评价输入特征的权重确定第二热舒适评价模型；分别对所述初始热舒适评价模型和所述第二热舒适评价模型进行热舒适评价指标评估，根据评估结果确定最终热舒适评价模型。

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