關(guān)鍵詞：TensorFlow；按摩強度預(yù)測；深度學(xué)習(xí)；推薦

中圖分類號：TN29 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A

文章編號：1009-3044（2024）25-0031-02

0 引言

隨著人們生活水平的提高，按摩作為一種放松身心、緩解疲勞的方式，越來越受到人們的青睞，并且按摩椅一直占醫(yī)療保健行業(yè)中按摩相關(guān)產(chǎn)品的最大份額[1]。伴隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，按摩椅的技術(shù)也在不斷提高，目前最新的技術(shù)包括App操控、VR技術(shù)、智能語音通話等。目前按摩椅的技術(shù)發(fā)展還沒有完善，預(yù)測按摩強度是它未來的發(fā)展方向之一。然而，按摩的強度和效果往往受到按摩師技能和經(jīng)驗的影響，實現(xiàn)起來確實有一定的困難。為了解決這個問題，本文提出一種TensorFlow 的按摩強度預(yù)測模型[2]，Tensor?Flow平臺提供一個實用的開源工具定義和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)架構(gòu)[3]，該模型通常應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析[4]、圖像識別[5]、自然語言處理、推薦體系等。因此，將該模型與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，通過對按摩前用戶提供的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行深度學(xué)習(xí)分析，對按摩強度進(jìn)行量化預(yù)測，以提高按摩效果和用戶的舒適度。

1 相關(guān)工作

近年來，深度學(xué)習(xí)在各個領(lǐng)域都取得了顯著成果，尤其是在圖像識別、自然語言處理、和語音識別等領(lǐng)域。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健領(lǐng)域也得到廣泛的應(yīng)用。例如：深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析[6]、疾病診斷和預(yù)測[7]、和個性化治療[8]等方面都取得了顯著成果。此外，深度學(xué)習(xí)在健康護(hù)理領(lǐng)域的應(yīng)用也越來越廣泛，例如：健康監(jiān)測、運動康復(fù)、和慢性病管理等。表1是深度學(xué)習(xí)技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像分析、疾病診斷和預(yù)測、和個性化治療方面的共同點以及差異點。

2 研究方法

2.1 TensorFlow 按摩強度預(yù)測流程

本文提出一種TensorFlow的按摩強度預(yù)測模型。首先，該模型通過分析新用戶按摩前輸入的個性化數(shù)據(jù)，如血壓、工作強度等，進(jìn)行系統(tǒng)匯總數(shù)據(jù)。其次，對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和特征提取關(guān)鍵數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)上傳云端，使用TensorFlow構(gòu)建的深度學(xué)習(xí)模型對按摩強度進(jìn)行量化預(yù)測，向用戶推薦按摩強度，用戶根據(jù)自身感受進(jìn)一步更改所需的強度，不斷優(yōu)化數(shù)據(jù)。運用該模型實現(xiàn)新用戶的按摩強度推薦，將老用戶存在云端的數(shù)據(jù)進(jìn)行修改，優(yōu)化云端數(shù)據(jù)后給用戶更好的體驗。如圖1的流程圖所示。

2.2 深度學(xué)習(xí)的按摩強度預(yù)測方法

深度學(xué)習(xí)技術(shù)，特別是多層感知機（MLP） 的應(yīng)用，為按摩強度預(yù)測提供新的可能性。這種深度學(xué)習(xí)技術(shù)的預(yù)測方法，通過多層感知機對按摩強度進(jìn)行預(yù)測，如圖2的預(yù)測流程，為按摩服務(wù)提供更加個性化的體驗。多層感知機是一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過多個隱藏層處理輸入數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對復(fù)雜任務(wù)的建模。在按摩強度預(yù)測中，多層感知機通過對按摩強度和各種影響的因素，例如：客戶身體狀況、工作強度等，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)對按摩強度的精確預(yù)測。首先，需要收集大量的按摩數(shù)據(jù)，包括按摩師經(jīng)驗、影響因素、和客戶按摩強度的反饋。這些數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練多層感知機。在訓(xùn)練過程，本文使用反向傳播和梯度下降優(yōu)化算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，以便最小化預(yù)測誤差。一旦模型訓(xùn)練完成，就可以使用它來預(yù)測新的按摩強度。將用戶個性化數(shù)據(jù)輸入TensorFlow的按摩強度預(yù)測模型，它將會輸出一個預(yù)測的按摩強度值。

輸入x∈Rⁿ，輸入層接收輸入數(shù)據(jù)，將其傳遞給第一個隱藏層。前一個隱藏層的輸出成為下一個隱藏層的輸入，這樣將前一層的輸出作為輸入到下一層的特征，以便更好地提取高級別的特征。

W表示權(quán)重，b為偏置項。式⑸計算一個神經(jīng)元所獲得輸入x的加權(quán)和，式⑹計算輸出的概率。Soft?max激活函數(shù)可以保證所有神經(jīng)元輸出的和為1，每個輸出對應(yīng)的區(qū)間數(shù)值介于[0，1]，就是輸出的概率，應(yīng)用時取概率最大的輸出作為最終的預(yù)測。

3 應(yīng)用案例與說明

一位60歲的男性初次使用該按摩椅，他輸入自己的身體健康狀況，例如：失眠或高血壓。模型通過這些數(shù)據(jù)向他提供相關(guān)的按摩方案，這位男性基于這份方案結(jié)合自己身體酸痛的部位，選擇加強或減弱部分區(qū)域的按摩強度。按摩結(jié)束后，收集該男性對這次按摩的評價，進(jìn)一步優(yōu)化數(shù)據(jù)，為這位用戶下一次的使用提供更好的服務(wù)。此后，這位男性再次使用該同款按摩椅時，只要登錄用戶信息，則系統(tǒng)模型便會提取該男性在云端中存在的數(shù)據(jù)。直接推薦優(yōu)化后的按摩強度給用戶，用戶也可以在此基礎(chǔ)上根據(jù)自己最近的身體情況更改按摩強度，更改后云端會繼續(xù)優(yōu)化數(shù)據(jù)。然而，當(dāng)該男性在按摩過程中有事離開時，按摩椅會感知到重量消失而自動暫停，但當(dāng)該用戶重新坐到按摩椅上時，按摩椅感知到重量后又繼續(xù)按摩?？梢允∪ビ脩糁貜?fù)登錄與數(shù)據(jù)處理的過程。

4 結(jié)束語

本文提出一種TensorFlow的按摩強度預(yù)測模型，通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)對按摩強度進(jìn)行預(yù)測，利用多層感知機提升預(yù)測精確度。然而該模型并不完美，為了提高預(yù)測精度，在多層感知機上一直增加神經(jīng)元和隱藏層的數(shù)量，反而會增加模型的訓(xùn)練時間和計算復(fù)雜程度。未來可以進(jìn)一步優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，提高模型的預(yù)測精度、泛化能力以及減少模型的訓(xùn)練時間和計算復(fù)雜程度。同時，深度學(xué)習(xí)的按摩強度預(yù)測方法可被應(yīng)用于更多的應(yīng)用場景和領(lǐng)域。例如：健康監(jiān)測、醫(yī)療診斷等。在健康監(jiān)測領(lǐng)域可以通過健康監(jiān)測的數(shù)據(jù)給用戶推薦合理的飲食建議。