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龙图腾网恭喜厦门市蒙泰健康科技有限公司申请的专利多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法、系统及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119920435B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510407661.4，技术领域涉及：G16H40/60；该发明授权多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法、系统及介质是由周光华;廖家贤;张志文设计研发完成，并于2025-04-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法、系统及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法、系统及介质，通过获取当前用户的职业信息、作息信息、饮食信息、按摩位置信息以及个人信息多维度特征，通过数据库中其他用户的使用数据，结合当前用户的第一用户信息，生成个性化的初始按摩模式，提高了设备的智能化水平。在按摩过程中采集用户的生理反馈信息、手动调节信息以及反馈评价信息，动态调整按摩参数，为当前用户提供更加贴合个人需求的按摩体验，动态优化第二参考按摩信息，增强设备的智能感知能力。将每次当前用户按摩过程的反馈信息和使用模式记录在个人使用数据库中，为后续的按摩模式的优化提供数据支撑，提升用户整体的使用体验。

本发明授权多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法、系统及介质在权利要求书中公布了：1.一种多维度体感反馈的石墨烯按摩器控制方法，其特征在于，包括： 获取第一用户信息，所述第一用户信息包括不同信息类别的信息特征； 根据所述第一用户信息生成第一初始特征信息，在数据库中使用余弦相似度函数匹配第二特征信息，所述第二特征信息为其他用户在使用同一按摩设备类别的石墨烯按摩器时产生； 获取匹配成功的第二特征信息的按摩模式相关联的按摩参数信息，生成第一参考按摩信息； 对多个第一参考按摩信息中同一按摩点位类别的按摩参数进行加权平均，生成第二参考按摩信息； 根据所述第二参考按摩信息得到当前用户的初始按摩模式并对当前用户进行按摩； 在按摩过程中采集用户的反馈信息，所述反馈信息包括生理反馈信息、手动调节信息以及反馈评价信息； 根据所述反馈信息生成第一使用特征信息，以及根据所述第一使用特征信息对所述第二参考按摩信息进行调整，得到第三参考按摩信息； 根据所述第三参考按摩信息生成使用按摩模式，并在下一批次的按摩时替换当前的初始按摩模式； 以及，构建个人使用数据库，将每批次按摩的反馈信息按照时间顺序存储在所述个人使用数据库中； 所述第一使用特征信息包括第一维度特征、第二维度特征以及第三维度特征，所述第一维度特征被配置为通过所述生理反馈信息生成，所述第二维度特征被配置为通过所述手动调节信息生成，所述第三维度特征被配置为通过所述反馈评价信息生成； 根据所述反馈信息生成第一使用特征信息，根据所述第一使用特征信息对所述第二参考按摩信息进行调整，得到第三参考按摩信息包括： 按照第一预设频率采集当前批次的用户的反馈信息，得到所述第一维度特征、第二维度特征以及第三维度特征； 将所述第一维度特征、第二维度特征以及第三维度特征输入至基于Kalman滤波的EKF模型进行融合，得到融合后的多维特征向量； 将所述多维特征向量作为输入特征输入至DQN算法模型中，得到所述第三参考按摩信息； 将所述第一维度特征、第二维度特征以及第三维度特征输入至基于Kalman滤波的EKF模型进行融合，得到融合后的多维特征向量包括： 将所述第一维度特征、第二维度特征以及第三维度特征通过公式（10）表示，所述公式（10）如下： ； 公式（10）中，为第一维度特征、第二维度特征、第三维度特征作为EKF模型的输入特征的第一向量表达式，为第一维度特征，为第二维度特征，为第三维度特征； 将按照预设时间区段内的采集时间拆分成多个第二向量表达式，所述第二向量表达式通过公式（11）表示，公式（11）如下： ； 公式（11）中，为预设时间区段中第个时刻的第二向量表达式，为第个时刻的第一维度特征，为第个时刻的第二维度特征，为第个时刻的第三维度特征； 构建基于Kalman滤波的EKF模型，将所述第二向量表达式作为状态向量，定义状态方程以及观测方程，所述状态方程通过公式（12）表示，所述公式（12）如下： ； 所述观测方程通过公式（13）表示，所述公式（13）如下： 公式（12）与公式（13）中，为第个时刻的状态向量，为第个时刻的参数向量，为第个时刻的状态噪声向量，为状态转移函数，为观测函数，为第个时刻的观测噪声向量，为第个时刻的观测向量； 对所述EKF模型进行初始化，并执行预测步骤，所述预测步骤通过公式（14）表示，所述公式（14）如下： ； 公式（14）中，为状态转移雅可比矩阵，为状态转移雅可比矩阵的转置矩阵，为在当前的时刻下基于前一时刻的信息预测的状态噪声向量，为在时刻下基于前一时刻的信息预测的状态噪声向量，为在当前的时刻下基于前一时刻的状态估计和输入预测得到的状态估计协方差，在时刻下基于前一时刻的状态估计和输入预测得到的状态估计协方差； 执行更新步骤，通过公式（15）表示，公式（15）如下： ； 公式（15）中，为Kalman增益矩阵，为在当前的时刻下的状态估计和输入预测得到的状态估计协方差，为观测矩阵，为观测矩阵的转置矩阵，为观测噪声协方差矩阵，为在当前的时刻下的信息预测的状态噪声向量，为单位矩阵； 在预设时间区段内的采集时间迭代完毕后，得到EKF最终估计的状态向量，记为融合后的所述多维特征向量。

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