[发明专利]睡眠温度曲线的确定方法、装置及计算设备

权利要求书

1.一种睡眠温度曲线的确定方法，其特征在于，所述方法包括：

获取多组训练数据，每一组训练数据包括一个睡眠温度曲线和所述睡眠温度曲线对应的深睡时长，每个睡眠温度曲线用于反映用户睡眠过程中的室内温度变化情况；

从所述多组训练数据中选择M个睡眠温度曲线作为第一簇中心，得到M个第一聚类簇，M为大于0的自然数；

计算每一个睡眠温度曲线与每一个第一簇中心的相似度；

将第一睡眠温度曲线划分至与所述第一睡眠温度曲线的相似度最高的第一簇中心所在的第一聚类簇中，以得到M个第二聚类簇，所述第一睡眠温度曲线为所述多组训练数据中的任一睡眠温度曲线；

计算每一个第二聚类簇的第二簇中心；

将所述第一簇中心更新为所述第二簇中心，执行所述计算每一个睡眠温度曲线与每一个第一簇中心的相似度的步骤，直至满足预设终止条件，得到M个聚类簇；

计算每一个聚类簇所包含的睡眠温度曲线对应的深睡时长的平均值；

将所述平均值最大的聚类簇的簇中心作为改善睡眠质量的睡眠温度曲线；

其中，所述计算每一个第二聚类簇的第二簇中心，包括：

确定第三采样点与第四采样点之间的对应关系，所述第三采样点为目标第二聚类簇中的任一睡眠温度曲线上的温度采样点，所述第四采样点为所述目标第二聚类簇中的第一簇中心上的温度采样点，所述目标第二聚类簇为所述M个第二聚类簇中的任一第二聚类簇；

将目标第二聚类簇中的第一簇中心上的各第四采样点替换为所述各第四采样点对应的第三采样点的均值，以得到所述目标第二聚类簇的第二簇中心；

所述确定第三采样点与第四采样点之间的对应关系，包括：

根据第二睡眠温度曲线与所述第二聚类簇中的第一簇中心的相似度确定规整路径，所述第二睡眠温度曲线为所述目标第二聚类簇中的任一睡眠温度曲线，所述规整路径由多个温度采样点组合形成，一个温度采样点组合由所述第二睡眠温度曲线上的一个温度采样点和所述第二聚类簇中的第一簇中心上的一个温度采样点组成，其中，基于所述规整路径上的多个温度采样点组合确定第二睡眠温度曲线与所述第二聚类簇中的第一簇中心的相似度时所确定的相似度最大；

根据所述规整路径上的多个温度采样点组合确定所述第三采样点与第四采样点之间的对应关系。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算每一个睡眠温度曲线与每一个第一簇中心的相似度，包括：

根据第一采样点和第二采样点构建代价矩阵，所述第一采样点为任一睡眠温度曲线上的温度采样点，所述第二采样点为任一第一簇中心上的温度采样点，所述代价矩阵包括多个温度采样点组合，一个所述温度采样点组合由一个所述第一采样点和一个所述第二采样点组成，所述代价矩阵的行数和列数关联于所述第一采样点的个数和所述第二采样点的个数；

从所述代价矩阵中的初始温度采样点组合开始，依次计算各目标温度采样点组合对应的元素值，其中，目标温度采样点组合对应的元素值表示从所述初始温度采样点组合到所述目标温度采样点组合的累积距离最小值，所述初始温度采样点组合为所述代价矩阵中第一行第一列的温度采样点组合，所述目标温度采样点组合为所述各温度采样点组合中的任一温度采样点组合；

将最后一个温度采样点组合对应的元素值作为所述睡眠温度曲线与所述第一簇中心的相似度，所述最后一个温度采样点组合为所述代价矩阵中最后一行最后一列的温度采样点组合。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终止条件为：所述第一簇中心保持不变，或者，达到预设的更新次数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取多组训练数据之后，

所述方法还包括：

根据预设的温度范围去除所述睡眠温度曲线上的异常采样点，所述异常采样点为所述睡眠温度曲线上位于所述预设的温度范围之外的采样点。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取多组训练数据之后，所述方法还包括：

对所述睡眠温度曲线上的采样点进行归一化处理，得到归一化的睡眠温度曲线。