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龍圖騰網獲悉中物云信息科技(無錫)有限公司申請的專利睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120067820B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-12發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510542097.7，技術領域涉及：G06F18/241；該發明授權睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法是由姜華;李書元;閆霜;揭赟設計研發完成，并于2025-04-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法在說明書摘要公布了：本發明公開了睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法，屬于模型優化技術領域；對用戶當日的運動數據和飲品數據進行監測統計，并利用睡眠健康監測模型中的不同影響模塊實施針對性的數據處理分析，利用用戶當日的運動數據和飲品數據來對其晚上睡眠對應的基礎睡眠質量數據進行可靠性核驗，利用用戶若干次睡眠健康監測對應的睡眠影響核驗數據對睡眠健康監測模型中的睡眠正影響模塊、睡眠負影響模塊和睡眠融合影響模塊進行影響效果的可靠性分析，并根據評估結果自適應地對睡眠健康監測模型中不同影響模塊實施的影響處理方案進行動態管理；本發明用于解決現有方案中深度學習模型針對不同個體用戶的個性化監測分析和管理效果不佳的技術問題。

本發明授權睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法在權利要求書中公布了：1.睡眠健康監測中的深度學習模型優化方法，其特征在于，包括： 對用戶當日的運動數據和飲品數據進行監測統計，并利用睡眠健康監測模型中的睡眠正影響模塊、睡眠負影響模塊或睡眠融合影響模塊進行處理分析，得到用戶當日的運動數據和飲品數據對應的睡眠影響處理數據； 通過睡眠健康監測模型對用戶的睡眠數據進行監測分析，并輸出用戶晚上睡眠對應的基礎睡眠質量數據，利用睡眠影響處理數據對基礎睡眠質量數據進行可靠性核驗，得到用戶單次睡眠健康監測對應的睡眠影響核驗數據； 利用用戶若干次睡眠健康監測對應的睡眠影響核驗數據對睡眠健康監測模型中的睡眠正影響模塊、睡眠負影響模塊和睡眠融合影響模塊進行影響效果的可靠性分析，并根據評估結果自適應地對睡眠健康監測模型中不同影響模塊實施的影響處理方案進行動態管理； 其中，根據用戶若干次睡眠健康監測對應的睡眠影響核驗數據，分別統計睡眠健康監測模型中的睡眠正影響模塊、睡眠負影響模塊和睡眠融合影響模塊關聯的完全有效處理總數、部分有效處理總數和完全無效處理總數，并通過公式計算獲取不同影響模塊對應的影響效果可靠值Kd；式中，d為1、2、3，分別為睡眠正影響模塊、睡眠負影響模塊和睡眠融合影響模塊；n1d、n2d、n3d分別為不同影響模塊對應的完全有效處理總數、部分有效處理總數和完全無效處理總數；α為誤差影響因子，且為大于一的實數；Ad為不同影響模塊對應的影響效果可靠閾值； 對影響效果可靠值進行數據分析，確定對應影響模塊的睡眠影響預測處理效果； 若影響效果可靠值小于等于1，則判定對應影響模塊的睡眠影響預測處理效果正常，并維持所屬影響模塊現有影響處理方案后續的實施； 反之，則判定對應影響模塊的睡眠影響預測處理效果異常，并對所屬影響模塊現有影響處理方案進行動態管理； 只存在運動數據時，對用戶當日的運動數據進行處理分析，若運動數據中的運動時間段不在用戶的睡前影響時段內，則生成正影響處理指令，并根據正影響處理指令將運動數據中的運動強度值和運動時長通過睡眠正影響模塊關聯的睡眠正影響處理方案進行數據分析，輸出對應的睡眠正影響處理數據； 若運動數據中的運動時間段在用戶的睡前影響時段內，則生成負影響處理指令，并根據負影響處理指令將運動數據中的運動強度值和運動時長通過睡眠負影響模塊關聯的第一睡眠負影響處理方案進行數據分析，輸出對應的第一睡眠負影響處理數據 同時存在運動數據和飲品數據時，將運動數據中的運動強度值和運動時長以及飲品數據中的飲用時間點和飲用量通過睡眠融合影響模塊關聯的睡眠融合影響處理方案進行數據分析，輸出對應的睡眠融合影響處理數據。

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