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申请/专利权人：脑全康(成都)健康管理有限公司

摘要：本发明公开了一种多光谱生发固发与毛发再生数据采集分析系统，属于数据采集分析技术领域，对用户的多光谱使用数据以及毛发再生数据进行采集，然后采用深度学习对这些已有数据进行学习，从而可以基于历史数据分析不同用户采用不同多光谱的效果，通过优化多光谱使用策略为用户提供有效地参考，提升生发仪的使用效率，而针对现有技术深度学习存在的易陷入局部最优以及收敛速度慢的问题，还提供了一种双搜索信息交互算法，以提升对深度学习的效果以及效率。

主权项：1.一种多光谱生发固发与毛发再生数据采集分析系统，其特征在于，包括第一数据采集模块、第二数据采集模块、云处理分析模块、辅助决策模块以及数据存储模块；所述第一数据采集模块，用于采集用户使用生发仪时的光谱以及时长数据，并按月形成月光谱使用序列以及月光谱时间序列；其中，生发仪用于表示采用多光谱的激光生发仪；所述第二数据采集模块，用于采集用户的基础信息以及脱发区域的单位头发毛囊数量；其中，所述单位头发毛囊数量为用户通过专业设备或者专业医师检测得到的数据，单位头发毛囊数量用于表征单位区域内正常毛囊的数量；所述云处理分析模块，用于以预先部署的生发数据分析模型对月光谱使用序列、月光谱时间序列、用户的基础信息以及脱发区域的单位头发毛囊数量进行学习，从而得到优化之后的生发数据分析模型；所述辅助决策模块，用于获取待优化用户的基础数据，并以所述待优化用户的基础数据以及优化之后的生发数据分析模型为基础，智能分析目标光谱使用序列以及目标光谱时间序列，以为待优化用户的生发固发提供使用参考；所述数据存储模块，用于对第一数据采集模块、第二数据采集模块、云处理分析模块、辅助决策模块产生的数据进行存储；所述第一数据采集模块与生发仪之间采用无线通信连接，从而通过第一数据采集模块采集用户使用生发仪时的光谱以及时长数据；以预先部署的生发数据分析模型对月光谱使用序列、月光谱时间序列、用户的基础信息以及脱发区域的单位头发毛囊数量进行学习，从而得到优化之后的生发数据分析模型，包括：根据月光谱使用序列以及月光谱时间序列，解析出日光谱使用序列以及日光谱时间序列；根据日光谱使用序列以及日光谱时间序列，确定出最长使用序列以及最长时间序列；其中，最长使用序列用于表征日光谱使用序列中参数维度最多的序列，最长时间序列用于表征日光谱时间序列中参数维度最多的序列；以所述最长使用序列为参考，对不足最长使用序列的日光谱使用序列进行维度填充，使所有日光谱使用序列的维度相同，且填充的维度数据为0；以所述最长时间序列为参考，对不足最长时间序列的日光谱时间序列进行维度填充，使所有日光谱时间序列的维度相同，且填充的维度数据为0；采用维度填充后的日光谱使用序列以及日光谱时间序列构建初始月度参数矩阵；所述月度参数矩阵的行数据为以日为单位的日光谱使用序列集以及日光谱时间序列，所述月度参数矩阵的行数为当月天数；将用户的基础信息以及月初对应的单位头发毛囊数量顺序填充在初始月度参数矩阵的最后一行数据之后，且行数据超出时继续填充至下一行，行数据不足时填零处理，得到目标月度参数矩阵；根据脱发区域的单位头发毛囊数量，确定月底与月初之间的毛囊数量差值；其中，所述毛囊数量差值为正，则表示存在生发；所述毛囊数量差值为负，则表示存在掉发；以所述目标月度参数矩阵作为预先部署的生发数据分析模型的实际输入数据，以毛囊数量差值作为期望输出数据，并采用双搜索信息交互算法对生发数据分析模型进行优化，以获取优化之后的生发数据分析模型；以所述目标月度参数矩阵作为预先部署的生发数据分析模型的实际输入数据，以毛囊数量差值作为期望输出数据，并采用双搜索信息交互算法对生发数据分析模型进行优化，以获取优化之后的生发数据分析模型，包括：初始化预先部署的生发数据分析模型对应的网络参数，得到网络参数个体，并重复获取多个网络参数个体；其中，生发数据分析模型设置为卷积神经网络，网络参数个体的总数设置为偶数；将多个网络参数个体随机均分为两部分，一部分组成第一种群，另一部分组成第二种群；以所述目标月度参数矩阵作为预先部署的生发数据分析模型的实际输入数据，以毛囊数量差值作为期望输出数据，分别获取第一种群中的第一网络参数个体以及第二种群中的第二网络参数个体对应的误差函数值；根据第一网络参数个体对应的误差函数值，对第一网络参数个体按误差函数值从大到小的顺序排序，得到第一序列；根据第二网络参数个体对应的误差函数值，对第二网络参数个体按误差函数值从大到小的顺序排序，得到第二序列；将序号相同的第一序列中的第一网络参数个体与第二序列中的第二网络参数个体进行配对，确定相互配对的第一网络参数个体以及对应的第二网络参数个体；以所述第二网络参数个体为参考，采用双邻域搜索策略对第一网络参数个体进行局部搜索，得到局部搜索之后的第一网络参数个体；以所述第一网络参数个体为参考，采用信息交互策略对第二网络参数个体进行局部搜索，得到局部搜索之后的第二网络参数个体；针对局部搜索之后的第一网络参数个体以及局部搜索之后的第二网络参数个体，采用精细搜索策略对第一网络参数个体以及第二网络参数个体进行精细搜索，得到精细搜索之后的第一网络参数个体以及第二网络参数个体；针对精细搜索之后的第一网络参数个体以及第二网络参数个体，采用跳跃搜索策略对第一网络参数个体以及第二网络参数个体进行全局搜索，得到全局搜索之后的第一网络参数个体以及第二网络参数个体；判断是否满足迭代条件，若是，则从全局搜索之后的第一网络参数个体以及第二网络参数个体中选择出最优网络参数个体，并将最优网络参数个体作为生发数据分析模型的最终参数，得到优化之后的生发数据分析模型，否则返回第一序列以及第二序列的获取步骤。

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