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龙图腾网获悉江苏大学申请的专利一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴装置及方法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：CN119268086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202411342329.6，技术领域涉及：F24F11/56；该发明授权一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴装置及方法是由李康吉;罗炎培;薛文平;刘福康;陈磊;李笑盈设计研发完成，并于2024-09-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴装置及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴装置及方法，包括：1智能穿戴装置由环境温湿度检测模块、人体皮肤温度检测模块、人体心率检测模块、热感舒适投票模块、无线通讯模块、供电模块、显示模块等组成。2智能穿戴装置采集小批量的环境人体生理参数，包括环境温湿度、人体皮肤温度、人体心率以及热舒适投票值构建目标域数据集。3控制计算机根据智能穿戴装置上传的目标域数据，在公开的伪源域数据池中挑选相似数据构建源域数据集。4控制计算机构建热舒适分类器。本发明具有传感器集成度高、采集数据量少、预测精度高等优势，有助于提升室内热舒适水平同时降低室内建筑能源消耗。

本发明授权一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴装置及方法在权利要求书中公布了：1.一种用于个人热舒适度快速识别的智能穿戴方法，其特征在于，包括步骤：1智能穿戴装置包括环境温湿度检测模块、人体皮肤温度检测模块、人体心率检测模块、热感舒适投票模块、无线通讯模块、供电模块、显示模块；2智能穿戴装置采集小批量的环境人体生理参数，包括环境温湿度、人体皮肤温度、人体心率以及热舒适投票值构建目标域数据集；3控制计算机根据智能穿戴装置上传的目标域数据，在公开的伪源域数据池中挑选相似数据构建源域数据集；4控制计算机构建热舒适分类器，先利用源域数据对分类器参数进行预训练，再利用目标域数据对分类器参数进行精调，所得分类器可用于个人热舒适度的快速识别； 所述步骤3中，由于地域、气候、受试者相关因素的影响，发现目标数据集和公开数据集之间的数据分布差异过大，需要使用近邻搜索算法去寻找公开数据集中与目标域相似的数据用于迁移学习，该方法的主要过程如下：假设所有数据都是类别未知的，基于欧几里德距离，在一个搜索空间内寻找与给定查询项距离最小的数据； 欧几里德距离的定义为：； 其中和是给定的两个n维数据点，本发明中分别代表目标域和源域数据集中的数据点，选择室内温度、湿度、皮肤温度、人体心率作为特征，以源域为搜索空间进行近邻搜索，计算公式如下： ，； 其中是计算与之间的欧式距离，为目标域数据集中的数据查询点，t代表特征数，为源域数据集中的数据点，运算用于找到使欧式距离最小的点作为，接着利用函数排除重复对象，将搜索到的数据作为源域数据集； 所述步骤4中分类器模型基于一维卷积神经网络1D-CNN模型构建；其中，1D-CNN模型包含两个卷积层和一个全连接层，在每个卷积层后应用了ReLU激活函数，增强了模型的非线性表达能力，在卷积层之后，模型使用了一个包含50个神经元的全连接层，其作用是将卷积层提取到的特征进行组合和变换，从而进一步提取高级特征；在使用目标域训练个人热舒适分类器的过程中，将源域训练神经网络模型的全连接层2中参数迁移至目标域模型的全连接层2中，最后，来自全连接层的输出被传递到输出层，使用softmax激活函数来提高1D-CNN模型的分类效率和准确率，从而提高模型的精度。

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