CN117273769B - 一种衣物数据收集分析方法及系统 - Google Patents

一种衣物数据收集分析方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN117273769B
CN117273769B CN202311026074.8A CN202311026074A CN117273769B CN 117273769 B CN117273769 B CN 117273769B CN 202311026074 A CN202311026074 A CN 202311026074A CN 117273769 B CN117273769 B CN 117273769B
Authority
CN
China
Prior art keywords
clothes
data
washing
analysis
quality
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN202311026074.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN117273769A (zh
Inventor
刘衍华
傅良凯
张永强
张健
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Qingdao Meiruitai Washing Service Technology Co ltd
Original Assignee
Qingdao Meiruitai Washing Service Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Qingdao Meiruitai Washing Service Technology Co ltd filed Critical Qingdao Meiruitai Washing Service Technology Co ltd
Priority to CN202311026074.8A priority Critical patent/CN117273769B/zh
Publication of CN117273769A publication Critical patent/CN117273769A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117273769B publication Critical patent/CN117273769B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • D—TEXTILES; PAPER
    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06F—LAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F33/00—Control of operations performed in washing machines or washer-dryers 
    • D06F33/30—Control of washing machines characterised by the purpose or target of the control 
    • D06F33/32—Control of operational steps, e.g. optimisation or improvement of operational steps depending on the condition of the laundry
    • D06F33/36—Control of operational steps, e.g. optimisation or improvement of operational steps depending on the condition of the laundry of washing
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/901—Indexing; Data structures therefor; Storage structures
    • G06F16/9024—Graphs; Linked lists
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/903—Querying
    • G06F16/9035—Filtering based on additional data, e.g. user or group profiles
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/904—Browsing; Visualisation therefor
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90—Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/906—Clustering; Classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/23—Clustering techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/24—Classification techniques
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06K—GRAPHICAL DATA READING; PRESENTATION OF DATA; RECORD CARRIERS; HANDLING RECORD CARRIERS
    • G06K17/00—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations
    • G06K17/0022—Methods or arrangements for effecting co-operative working between equipments covered by two or more of main groups G06K1/00 - G06K15/00, e.g. automatic card files incorporating conveying and reading operations arrangements or provisions for transferring data to distant stations, e.g. from a sensing device
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N3/006—Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life based on simulated virtual individual or collective life forms, e.g. social simulations or particle swarm optimisation [PSO]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/044—Recurrent networks, e.g. Hopfield networks
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00—Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/02—Neural networks
    • G06N3/04—Architecture, e.g. interconnection topology
    • G06N3/0464—Convolutional networks [CNN, ConvNet]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/02—Knowledge representation; Symbolic representation
    • G06N5/022—Knowledge engineering; Knowledge acquisition
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06N—COMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N5/00—Computing arrangements using knowledge-based models
    • G06N5/04—Inference or reasoning models
    • G06N5/041—Abduction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q30/00—Commerce
    • G06Q30/02—Marketing; Price estimation or determination; Fundraising
    • G06Q30/0201—Market modelling; Market analysis; Collecting market data
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06F—LAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F2103/00—Parameters monitored or detected for the control of domestic laundry washing machines, washer-dryers or laundry dryers
    • D06F2103/02—Characteristics of laundry or load
    • D—TEXTILES; PAPER
    • D06—TREATMENT OF TEXTILES OR THE LIKE; LAUNDERING; FLEXIBLE MATERIALS NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • D06F—LAUNDERING, DRYING, IRONING, PRESSING OR FOLDING TEXTILE ARTICLES
    • D06F2103/00—Parameters monitored or detected for the control of domestic laundry washing machines, washer-dryers or laundry dryers
    • D06F2103/02—Characteristics of laundry or load
    • D06F2103/06—Type or material
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2216/00—Indexing scheme relating to additional aspects of information retrieval not explicitly covered by G06F16/00 and subgroups
    • G06F2216/03—Data mining

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Accounting & Taxation (AREA)
  • Finance (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Textile Engineering (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Control Of Washing Machine And Dryer (AREA)

Abstract

本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种衣物数据收集分析方法及系统，该方法包括以下步骤：基于衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告，本发明实现高效，准确的衣服数据收集分析。

Description

一种衣物数据收集分析方法及系统
技术领域
本发明涉及计算机技术领域，尤其涉及一种衣物数据收集分析方法及系统。
背景技术
随着智能穿戴设备和物联网技术的发展，衣物数据的收集和分析成为了一种有潜力的方法，可以帮助人们更好地了解衣物使用和洗涤习惯，从而提供个性化的洗涤建议和改进衣物设计，然而，在传统的衣物数据收集和分析方法中，存在数据获取效率低、分析结果不准确的问题，因此，需要引入一种高效、准确的衣物数据收集分析方法及系统，以满足不断增长的数据需求准确的衣服数据收集分析。
发明内容
本发明为解决上述技术问题，提出了一种衣物数据收集分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
为实现上述目的，本发明提供一种衣物数据收集分析方法，包括以下步骤：
步骤S1：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
步骤S2：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
步骤S3：对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
步骤S4：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
步骤S5：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
步骤S6：利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，可以实现对每件衣物的实时监测和数据采集。这样的数据收集能够帮助了解衣物的使用频率、穿着时长、洗涤次数等信息。对衣物追踪数据进行实时多维分析可以得到衣物的使用状况、消费者偏好以及流行趋势等。这一步的提供准确的衣物使用数据和实时多维分析报告，为后续的决策和分析提供基础。对衣物实时多维分析报告进行聚类分析能够将衣物按照相似特征进行分类，从而生成衣物分类数据。通过人工智能辅助分类系统的智能辅助分类，可以更准确地对衣物进行分类，并生成衣物分类映射表。这样的分类映射表能够整理衣物的类别、风格、用途等信息，为后续的决策和个性化推荐提供基础。提供准确的衣物分类数据和分类映射表，以支持智能化的衣物管理和个性化服务。对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，可以根据衣物的属性和特征，结合洗涤要求和注意事项，生成衣物的自适应调控洗涤决策。这样的决策能够确保衣物在洗涤过程中得到适当的处理，延长其寿命并保持良好的品质。提供个性化的洗涤决策，帮助用户更好地保护和管理衣物。基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，能够有效地执行洗涤过程。生成衣物洗涤报告后，可以对洗涤过程进行评估和分析。通过基于洗涤报告的衣物洗涤质量分析，可以了解洗涤效果、衣物损伤情况、衣物质量变化等。这种洗涤质量分析数据对于衣物管理和品质控制具有重要意义。提供衣物洗涤报告和洗涤质量分析数据，为用户提供对衣物洗涤效果的可视化和定量分析。利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，可以生成衣物洗涤质量的可交互视图。这样的视图可以直观地展示衣物洗涤质量的趋势、细节和关联性，帮助用户更好地理解和分析洗涤过程中的问题和优化方向。提供直观的衣物洗涤质量可交互视图，为用户提供更好的决策支持和洗涤质量管理。利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型。这样的卷积模型可以捕捉到衣物洗涤质量数据中的时间相关性和特征信息，用于更精确地分析和预测衣物洗涤质量趋势。提供衣物洗涤质量分析的卷积模型，为衣物数据收集分析和预测提供更准确的工具和算法支持。
优选地，步骤S1包括以下步骤：
步骤S11：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据，衣物追踪数据包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据；
步骤S12：对衣物追踪数据进行独热特征编码，生成衣物追踪信息编码；
步骤S13：对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射，以构建衣物追踪信息特征矩阵；
步骤S14：对衣物追踪信息特征矩阵实时多维分析，生成衣物追踪实时多维分析数据；
步骤S15：对衣物追踪实时多维分析数据进行实时流管理分析，生成衣物实时多维分析报告。
本发明通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据。这些数据可以提供对衣物的全面了解，包括衣物的使用频率、清洗频率、使用环境、维修历史等信息。实现对衣物全生命周期的数据追踪，为后续的分析和决策提供基础。通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据。这些数据可以提供对衣物的全面了解，包括衣物的使用频率、清洗频率、使用环境、维修历史等信息。实现对衣物全生命周期的数据追踪，为后续的分析和决策提供基础。对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射，以构建衣物追踪信息特征矩阵。通过非线性映射，将衣物追踪信息编码转化为更具代表性和可区分性的特征矩阵。这样的特征矩阵可以捕捉到衣物追踪数据中的关键特征和模式。将衣物追踪数据进行更高层次的表示，提升后续分析的准确性和可解释性。对衣物追踪信息特征矩阵进行实时多维分析，生成衣物追踪实时多维分析数据。通过实时多维分析，可以对衣物追踪数据进行统计、分布、趋势等多维度的分析，揭示数据中的隐含规律和有价值的信息。实现对衣物追踪数据的及时分析和监控，为用户提供实时的数据洞察和决策支持。对衣物追踪实时多维分析数据进行实时流管理分析，生成衣物实时多维分析报告。通过实时流管理分析，可以对衣物追踪数据的变化趋势、异常情况等进行监测和预警，并生成相应的实时多维分析报告。这样的报告能够提供对衣物状态和管理的实时评估，为用户提供决策参考和行动建议。实现对衣物追踪数据的实时监测和管理，促进衣物的有效使用和管理。
优选地，步骤S2包括以下步骤：
步骤S21：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物聚类分析结果；
步骤S22：利用特征工程法对衣物聚类分析结果进行特征标记，以生成衣物聚类分析特征标记数据；
步骤S23：基于衣物聚类分析特征标记数据进行数据统计分类，生成衣物分类数据；
步骤S24：基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，生成衣物智能辅助分类数据；
步骤S25：对衣物智能辅助分类数据进行向量归一化，生成衣物智能辅助分类向量数据；
步骤S26：对衣物智能辅助分类向量数据进行分布式向量映射处理，以生成衣物分类映射表。
本发明通过聚类分析，可以将衣物根据其特征和相似性分组，使能够更好地了解衣物之间的关联和差异。聚类分析可以帮助发现隐含在衣物数据中的模式和结构，从而提供有关衣物搭配、风格偏好等方面的信息。衣物聚类分析结果可以用于推荐系统，比如为用户提供类似风格或搭配的衣物推荐，提升购物体验。特征工程可以将原始的衣物聚类分析结果转换为更有意义的特征标记数据，增强特征的表达力和区分度，特征标记可以帮助理解衣物聚类分析结果背后的原因，从而更好地解释和说明衣物的分类和分组，数据统计分类可以进一步补充和细化衣物的分类信息，从而提供更精确和准确的衣物分类数据，衣物分类数据的生成可以为后续的衣物智能辅助分类提供基础和数据支持，提升分类准确性和效果，人工智能辅助分类系统可以自动化地对衣物进行分类，提高分类的效率和一致性，智能辅助分类可以结合人工智能算法和专业知识，提供更准确的衣物分类结果，帮助用户更好地管理和组织衣物，向量归一化可以将不同维度的衣物特征统一到相同的尺度范围内，消除维度差异对分类结果的影响，归一化后的衣物智能辅助分类向量数据更加规范和可比较，方便后续的数据处理和分析，分布式向量映射可以将高维度的衣物向量数据映射到低维度的空间中，降低数据的维度，减少存储和计算成本，衣物分类映射表可以提供衣物特征的简洁表示，便于后续的可视化和分析工作，同时也为衣物分类的查询和检索提供了支持。
优选地，步骤S3包括以下步骤：
步骤S31：对衣物分类映射表进行多模态数据融合分析，生成衣物洗涤特征数据，衣物洗涤特征数据包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据及衣物洗涤清洗剂浓度数据；
步骤S32：利用深度学习算法对衣物洗涤特征数据进行知识图谱推理，生成衣物洗涤特征决策知识图谱；
步骤S33：利用粒子群优化算法对衣物洗涤特征决策知识图谱进行迭代优化，以构建个性化衣物洗涤决策知识库；
步骤S34：对个性化衣物洗涤决策知识库进行最优洗涤决策分析，生成衣物洗涤决策序列；
步骤S35：基于衣物洗涤决策模型进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策。
本发明通过多模态数据融合分析可以将不同来源的数据进行结合和整合，提供更全面和综合的衣物洗涤特征数据，衣物洗涤特征数据包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据以及衣物洗涤清洗剂浓度数据，这些数据能够描述衣物在洗涤过程中的特征和要求，为后续的洗涤决策提供基础，利用深度学习算法可以对衣物洗涤特征数据进行学习和推理，从而提取和构建衣物洗涤特征的知识表示，生成的衣物洗涤特征决策知识图谱能够表示不同衣物洗涤特征之间的关系和依赖，帮助理解和解释洗涤决策的规律和原因，粒子群优化算法可以通过迭代优化的方式，调整和优化衣物洗涤特征决策知识图谱，使其更加符合实际需求和个性化要求，构建个性化衣物洗涤决策知识库可以根据个人的喜好和衣物的特征，为不同用户提供个性化的洗涤决策支持，提高洗涤效果和用户满意度，最优洗涤决策分析可以在个性化衣物洗涤决策知识库的基础上，通过优化算法或规则推理，确定每个衣物的最优洗涤决策，生成的衣物洗涤决策序列可以提供每件衣物在洗涤过程中的具体操作步骤和参数，帮助用户进行洗涤操作，保证洗涤效果和衣物的养护，基于衣物洗涤决策模型进行自适应调控洗涤决策分析可以根据实时的洗涤环境和衣物的实际情况，动态调整洗涤决策，生成的衣物自适应调控洗涤决策可以根据实际情况提供最适合的洗涤方案，包括洗涤时间、水温、浓度等参数的调控，提高洗涤效果和节省资源的同时，保护衣物。
优选地，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，获取衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据；
步骤S42：对衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据进行洗涤评估分析，生成衣物洗涤报告；
步骤S43：基于衣物洗涤报告对衣物洗涤水质数据进行水质评估，生成衣物洗涤水质评估数据；
步骤S44：基于衣物洗涤水质评估数据进行水质净化处理，获取可净化水质数据；
步骤S45：根据可净化水质数据对衣物洗涤效果数据进行水质关联洗涤效果分析，生成水质关联洗涤效果评估数据；
步骤S46：利用衣物洗涤质量分析计算公式对水质关联洗涤效果评估数据进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
本发明通过衣物自适应调控洗涤决策进行智能洗涤处理可以根据具体衣物的特性和用户要求进行个性化洗涤，提高洗涤效果和衣物保，获取衣物洗涤水质数据和洗涤效果数据可以用于后续的洗涤评估和分析，为用户提供量化的洗涤反馈和数据支持，洗涤评估分析可以对衣物洗涤水质数据和洗涤效果数据进行综合分析，评估洗涤过程中的水质和洗涤效果表现，生成的衣物洗涤报告能够提供详尽的洗涤结果和分析，包括水质状况、洗涤效果评价等信息，为用户提供洗涤质量的全面评估，基于衣物洗涤报告的水质评估可以针对洗涤过程中可能存在的水质问题进行评估和分析，生成的衣物洗涤水质评估数据可以提供关于洗涤过程中水质的变化和影响，帮助用户了解洗涤中的水质状况，基于衣物洗涤水质评估数据进行水质净化处理可以通过采取适当的净化措施来改善洗涤过程中的水质状况，获取的可净化水质数据反映了经过净化处理后的水质状态，为下一步的洗涤效果分析提供净化后的水质数据基准，水质关联洗涤效果分析可以通过比较净化后和未净化前的水质数据，评估水质对洗涤效果的影响程度，生成的水质关联洗涤效果评估数据提供了水质和洗涤效果之间的关联性评估，帮助用户更好地理解洗涤过程中水质对衣物的影响，衣物洗涤质量分析通过采用适当的计算公式，对水质关联洗涤效果评估数据进行分析和计算，得出衣物洗涤质量评估结果，生成的衣物洗涤质量分析数据提供了对洗涤过程中衣物质量和洗涤效果的量化评估，为用户提供衣物洗涤的质量反馈和参考依据。
优选地，步骤S46中的衣物洗涤质量分析计算公式具体为：
；
其中，为衣物洗涤质量指数，为洗涤次数，为洗涤温度控制参数，为洗涤水 量，为洗涤摩擦力指数，为洗涤搅拌速度参数，为洗涤时间，为衣物类型因子参数， 为污渍类型因子，为衣物清洁度，为洗涤机清洗能力参数。
本发明通过 将洗涤温度控制参数A和洗涤水量B的乘积取自然对数，将 温度和水量的乘积转换为对数形式，使得指数计算更为稳定和可靠，通过取 洗涤次数N的自然对数，在公式中引入洗涤次数的连续性，进行数学处理，能够更好地捕捉 洗涤次数对洗涤质量的影响。洗涤次数的增加通常会增加清洁效果，但过多的洗涤次数可 能对衣物造成磨损和损坏。因此，使用自然对数将洗涤次数转化为指数形式，可以在一定程 度上平衡洗涤质量和衣物的安全性，通过将洗涤温度控制参数和洗涤水量的乘积的自然对 数，以及洗涤摩擦力指数与洗涤搅拌速度参数的比值的自然对数，将这些参数转化为线性 形式，使得它们之间的关系更直观和可比较。这有助于在洗涤过程中进行调整和优化，以达 到最佳的洗涤质量，通过考虑了洗涤时间Y的影响，乘以衣物类型因子参数的和，再除以衣物清洁度F。通过这些操作，可以综合考虑洗涤时间、衣物类型和污渍 类型对洗涤质量的影响。开方运算将结果调整到合适的范围内，使得计算结果更为准确和 可解释，将洗涤机的清洗能力对洗涤质量的影响进行考虑，并对结果进行归一化。通过除以 清洗能力参数G，可以将洗涤质量指数调整到一个相对统一的尺度上，使得不同洗涤机的清 洗能力可以进行比较和评估，通过将洗涤参数和因子进行适当的组合和调整，以计算衣物 洗涤质量指数Q。
优选地，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行频繁项集挖掘，生成衣物洗涤质量特征向量；
步骤S52：对衣物洗涤质量特征向量进行数据可视化，以生成衣物洗涤质量分析可视化视图；
步骤S53：利用JavaScript库对衣物洗涤质量分析可视化视图进行交互化处理，生成衣物洗涤质量可交互视图。
本发明通过深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行频繁项集挖掘，可以识别出在洗涤过程中频繁出现的洗涤质量特征，生成的衣物洗涤质量特征向量可以用于后续的数据分析和可视化，提供了对洗涤质量的重要特征的表示和提取，数据可视化将衣物洗涤质量特征向量转化为图形化的形式，使得衣物洗涤质量分析结果更加直观和易于理解，生成的可视化视图可以展示洗涤质量特征的分布、趋势、关联等信息，帮助用户更好地理解洗涤过程中的质量变化和影响因素，交互化处理可以增强用户与衣物洗涤质量分析视图的互动性和灵活性，提供更加丰富和个性化的用户体验，生成的可交互视图可以支持用户进行数据探索、筛选、比较等操作，深入了解洗涤质量分析结果，发现潜在的规律和洞察，用户可以通过交互化视图进行多维度的数据查看和分析，实时调整图表展示的内容和参数，以满足不同的分析需求。
优选地，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用循环卷积网络对衣物洗涤质量可交互视图进行卷积预处理，生成衣物洗涤质量卷积样本集；
步骤S62：对衣物洗涤质量卷积样本集进行卷积数据切割，生成衣物洗涤质量卷积序列；
步骤S63：利用空洞卷积算法对衣物洗涤质量卷积序列进行膨胀卷积，生成衣物洗涤质量卷积网络；
步骤S64：对衣物洗涤质量卷积网络进行空间金字塔池化多层采样，生成衣物洗涤质量卷积特征图；
步骤S65：利用组合分类器加权综合计算公式对衣物洗涤质量卷积特征图进行堆叠集成建模，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过循环卷积网络进行卷积预处理，可以提取衣物洗涤质量可交互视图中的特征信息，卷积预处理可以通过对输入视图的局部感受野进行卷积操作，捕捉不同位置的特征，并充分利用视图的空间结构，生成的衣物洗涤质量卷积样本集可以作为后续步骤的输入，用于构建卷积模型进行洗涤质量分析，卷积数据切割将衣物洗涤质量卷积样本集按照一定的时间窗口切割成不同的序列，使得数据之间存在时间上的关联性， 生成的衣物洗涤质量卷积序列可以更好地反映时间序列数据的趋势和演变，空洞卷积算法可以通过设置不同的孔洞大小，增加模型感受野的扩展程度，捕获更广阔的上下文信息，膨胀卷积可以有效提取衣物洗涤质量卷积序列中的局部和全局特征，实现对洗涤质量的更细粒度的分析，空间金字塔池化可以根据不同的子区域尺度融合特征，提供多尺度的特征表示，多层采样可以在不同的池化层提取不同尺度的特征，增强模型对衣物洗涤质量的理解能力，多层采样可以在不同的池化层提取不同尺度的特征，增强模型对衣物洗涤质量的理解能力，利用组合分类器加权综合计算公式可以综合多个分类器的预测结果，提高模型的表征能力和泛化性能，堆叠集成建模能够将不同分类器的特点和优势结合起来，得到更准确和可靠的衣物洗涤质量分析结果，构建的衣物洗涤质量分析卷积模型可以应用于实际的衣物数据收集分析作业，并提供对洗涤质量的准确评估和预测。
优选地，步骤S65中的组合分类器加权综合计算公式具体步骤为：
；
其中，为组合分类器权重系数，为基分类器的序号，为基分类器的数量，为 第个基分类器在组合分类器中的权重，为第个基分类器对权重的预测值，为输入初始 基分类器的样本值，为基分类器对结果值的预测结果的和，为第个基分类器对结果值 的预测结果，为第个基分类器预测的正确率，为分类结果的数量，为第个基分类器 对第个基分类器的权重，为第个基分类器对样本的分类结果，为在第个基分 类器的取值。
本发明通过将每个基分类器的权重与其对权重的预测值相乘，并将 结果进行累加，根据基分类器的权重和预测值对组合分类器的权重进行调整和加权，通过将每个基分类器的结果值的预测结果与其预测的正确率相 乘，并将结果进行累加，根据基分类器的预测结果和正确率对组合分类器的结果值进行加 权，将第j个基分类器对第k个基分类器的权重与第k个基分类器对样本的分类结果相乘，并 将结果进行累加，根据基分类器之间的权重和对样本的分类结果进行加权，通过 将结果应用于Sigmoid函数，对组合分类器的权重进行压缩和归一化，将权重的范围限制在 0到1之间，有助于控制权重的大小和影响力，通过将权重限制在一个较小的范 围内，避免权重过大或过小对结果产生过大影响，通过将基分类器的权重、预测值和结果进 行加权和归一化，以提高组合分类器的准确性和稳定性。
在本说明书中，提供一种衣物数据收集分析系统，包括：
衣物数据分析模块，基于衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
衣物分类模块，对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
衣物洗涤决策模块，对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
洗涤质量分析模块，基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
数据可视化模块，利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
卷积模型模块，利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过获取衣物追踪数据通过衣物内部追踪芯片，实现对衣物位置和状态的实时跟踪，获取衣物追踪数据通过衣物内部追踪芯片，实现对衣物位置和状态的实时跟踪，通过对实时多维分析的结果生成衣物实时多维分析报告，提供对衣物状态的综合分析，用于后续的处理和决策，对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，将相似特征的衣物进行分类，从而得到衣物分类数据，利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，通过机器学习算法和模型，对衣物进行自动分类，并生成衣物分类映射表，基于衣物分类映射表，进行自适应调控洗涤决策分析。根据衣物的分类和特征，决定对每件衣物的最佳洗涤方式和条件，生成衣物自适应调控洗涤决策，确保每件衣物都得到适当的洗涤处理，提高洗涤效果和耗能效率，生成衣物自适应调控洗涤决策，确保每件衣物都得到适当的洗涤处理，提高洗涤效果和耗能效率，生成衣物洗涤报告，记录每件衣物的洗涤过程、洗涤结果和洗涤质量评估，基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，提供关于衣物洗涤效果和质量的数据和评估结果，利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，将抽象的洗涤质量数据转化为直观的可视化图表和图形，生成衣物洗涤质量可交互视图，提供对洗涤质量数据的交互式浏览和分析，方便用户理解和利用数据进行决策，利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，提取图像特征并增强特征表达能力，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，利用深度学习和卷积神经网络等技术对洗涤质量数据进行模型训练和分析，执行衣物数据收集分析作业，通过卷积模型对衣物洗涤质量进行准确的评估和预测，提供洗涤质量分析的结果和建议。基于卷积模型的分析和预测，提供准确的洗涤质量评估和预测能力，优化洗涤过程。
附图说明
图1为本发明一种衣物数据收集分析方法及系统的步骤流程示意图；
图2为步骤S1的详细实施步骤流程示意图；
图3为步骤S2的详细实施步骤流程示意图；
图4为步骤S3的详细实施步骤流程示意图。
具体实施方式
应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本申请实例提供一种衣物数据收集分析方法及系统。所述衣物数据收集分析方法及系统的执行主体包括但不限于搭载该系统的：机械设备、数据处理平台、云服务器节点、网络上传设备等可看作本申请的通用计算节点，所述数据处理平台包括但不限于：音频图像管理系统、信息管理系统、云端数据管理系统至少一种。
请参阅图1至图4，本发明提供了一种衣物数据收集分析方法，所述方法包括以下步骤：
步骤S1：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
步骤S2：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
步骤S3：对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
步骤S4：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
步骤S5：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
步骤S6：利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，可以实现对每件衣物的实时监测和数据采集。这样的数据收集能够帮助了解衣物的使用频率、穿着时长、洗涤次数等信息。对衣物追踪数据进行实时多维分析可以得到衣物的使用状况、消费者偏好以及流行趋势等。这一步的提供准确的衣物使用数据和实时多维分析报告，为后续的决策和分析提供基础。对衣物实时多维分析报告进行聚类分析能够将衣物按照相似特征进行分类，从而生成衣物分类数据。通过人工智能辅助分类系统的智能辅助分类，可以更准确地对衣物进行分类，并生成衣物分类映射表。这样的分类映射表能够整理衣物的类别、风格、用途等信息，为后续的决策和个性化推荐提供基础。提供准确的衣物分类数据和分类映射表，以支持智能化的衣物管理和个性化服务。对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，可以根据衣物的属性和特征，结合洗涤要求和注意事项，生成衣物的自适应调控洗涤决策。这样的决策能够确保衣物在洗涤过程中得到适当的处理，延长其寿命并保持良好的品质。提供个性化的洗涤决策，帮助用户更好地保护和管理衣物。基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，能够有效地执行洗涤过程。生成衣物洗涤报告后，可以对洗涤过程进行评估和分析。通过基于洗涤报告的衣物洗涤质量分析，可以了解洗涤效果、衣物损伤情况、衣物质量变化等。这种洗涤质量分析数据对于衣物管理和品质控制具有重要意义。提供衣物洗涤报告和洗涤质量分析数据，为用户提供对衣物洗涤效果的可视化和定量分析。利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，可以生成衣物洗涤质量的可交互视图。这样的视图可以直观地展示衣物洗涤质量的趋势、细节和关联性，帮助用户更好地理解和分析洗涤过程中的问题和优化方向。提供直观的衣物洗涤质量可交互视图，为用户提供更好的决策支持和洗涤质量管理。利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型。这样的卷积模型可以捕捉到衣物洗涤质量数据中的时间相关性和特征信息，用于更精确地分析和预测衣物洗涤质量趋势。提供衣物洗涤质量分析的卷积模型，为衣物数据收集分析和预测提供更准确的工具和算法支持。
本发明实施例中，参考图1所述，为本发明一种衣物数据收集分析方法及系统的步骤流程示意图，在本实例中，所述衣物数据收集分析方法的步骤包括：
步骤S1：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
本实施例中，在需要进行衣物追踪和分析的衣物上安装内部追踪芯片。这可能涉及将芯片嵌入到衣物的标签、纺织品或其他适当的位置。每个芯片都有唯一的标识符，用于区分不同的衣物，在需要进行衣物追踪和分析的衣物上安装内部追踪芯片。这可能涉及将芯片嵌入到衣物的标签、纺织品或其他适当的位置。每个芯片都有唯一的标识符，用于区分不同的衣物。系统开始从追踪芯片获取衣物的位置和状态数据。芯片可能会记录衣物的位置、温度、湿度、运动状态等信息。系统通过与芯片进行通信，获得最新的衣物追踪数据。对获取的衣物追踪数据进行实时多维分析。这可能涉及对数据进行筛选、清理和预处理，以确保数据的准确性和可靠性。然后，应用适当的数据分析技术，例如统计分析、机器学习算法或其他相关技术，进行多维度分析。基于实时多维分析的结果，生成衣物的实时多维分析报告。报告应该包含关于衣物位置、状态的详细信息，以及对衣物特征的分析和解释，报告可以以文本、图表、图形等形式呈现，并应具备易读性和易理解性。
步骤S2：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
本实施例中，利用实时多维分析报告中提取的特征，使用适当的聚类算法对衣物数据进行聚类分析。常用的聚类算法包括K-means、层次聚类、DBSCAN等。这将根据衣物的属性和特征将其分组到不同的类别中。根据聚类分析的结果，为每个聚类分配一个唯一的类别标签。该类别标签可以是数字、符号或者文字，用于表示不同的衣物分类。确保分类数据的准确性和合理性。基于衣物分类数据，建立一个人工智能辅助分类系统。这可以是一个机器学习模型、深度学习模型或者规则引擎，根据衣物的属性和特征进行分类决策。该系统应该具备良好的性能和准确性，并能够处理实时的衣物分类需求。基于衣物分类数据，建立一个人工智能辅助分类系统。这可以是一个机器学习模型、深度学习模型或者规则引擎，根据衣物的属性和特征进行分类决策。该系统应该具备良好的性能和准确性，并能够处理实时的衣物分类需求。根据智能辅助分类的结果，将衣物与其对应的分类标签进行映射，生成衣物分类映射表。该表可以是一个关系型数据库、Excel表格或者其他适当的形式，记录了每件衣物的分类信息。
步骤S3：对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
本实施例中，对衣物分类映射表进行数据预处理，主要包括数据清洗和特征提取。确保映射表中的数据准确无误，并提取有用的特征信息，例如衣物材质、颜色、洗涤要求等等。基于预处理后的衣物分类映射表，建立一个洗涤决策模型。这可以是基于规则的决策系统、机器学习模型或者其他适合的方法。模型的目标是根据衣物的属性和特征，自动推断出适合的洗涤决策。将待洗涤的衣物数据输入到洗涤决策模型中，进行数据分析和特征匹配。系统将根据衣物的特征与已有的映射表进行匹配，找到相应的洗涤分类。根据洗涤决策模型的输出，生成衣物的自适应调控洗涤决策。这可以包括洗涤水温、洗涤剂种类和用量、洗涤时间等方面的决策。决策应该基于衣物的特性和洗涤要求，以确保洗涤效果和衣物的保养。根据洗涤决策模型的输出，生成衣物的自适应调控洗涤决策。这可以包括洗涤水温、洗涤剂种类和用量、洗涤时间等方面的决策。决策应该基于衣物的特性和洗涤要求，以确保洗涤效果和衣物的保养。
步骤S4：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
本实施例中，根据步骤S3生成的衣物自适应调控洗涤决策，按照决策执行相应的洗涤操作。这包括设置合适的水温、洗涤剂种类和用量、洗涤时间等，在衣物智能洗涤处理完成后，记录洗涤过程中的关键信息，如洗涤时间、水温、洗涤剂用量，基于这些信息，生成衣物洗涤报告，可以是以文本形式呈现的洗涤摘要，也可以是结构化数据的报告。报告应包含衣物洗涤的细节，例如每个洗涤周期的具体参数和衣物状态，对生成的衣物洗涤报告进行质量分析。这包括从洗涤结果的质量、衣物状态的变化等方面进行分析，利用洗涤报告中记录的数据，进行衣物洗涤质量评估，例如衣物清洁度、水温适应性等指标的分析，根据质量分析的结果，生成衣物洗涤质量分析数据，可以是统计图表、评估指标等形式，以便后续的分析和参考。
步骤S5：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
本实施例中，确保已经完成衣物洗涤质量分析并生成了相应的数据集。数据集应包含洗涤参数和质量指标等关键信息，对数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和异常值检测等，以确保数据的准确性和一致性，对准备好的洗涤质量分析数据进行特征工程，将原始数据转化为适合深度学习算法处理的特征表示，这可能包括特征抽取、特征选择和特征编码等步骤，以提取数据中的相关、有代表性的特征，将预测结果与原始数据进行对比和整合，生成可视化图表或图形，以直观地展示洗涤质量的分析结果，提供交互功能，例如通过悬停、点击或缩放等操作来查看详细信息，以增强用户对洗涤质量的理解和分析。
步骤S6：利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本实施例中，确保已经具备衣物洗涤质量分析可视化视图的数据集。这个数据集应包含了衣物洗涤质量分析的相关数据和对应的标签信息，对数据集进行预处理，包括数据清洗、数据归一化，以及将数据划分为训练集和测试集等，循环卷积算法是一种结合了卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的模型结构，用于处理序列数据，针对衣物洗涤质量分析的可视化视图数据，可以将其看作是一个时间序列数据，其中每个时间点表示不同的洗涤质量特征，在循环卷积算法中，可以使用膨胀卷积（Dilated Convolution）操作来增加模型的感受野，以捕捉不同时间尺度上的特征。基于循环卷积算法，设计并构建衣物洗涤质量分析的卷积模型，模型的架构可以包括多个循环卷积层，池化层以及全连接层等，用于提取和学习洗涤质量分析的特征，在模型的最后一层或者添加额外的全连接层，可以使用适当的激活函数和损失函数来进行分类或回归预测，根据具体任务需求而定。
本实施例中，参考图2所述，为步骤S1的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S1的详细实施步骤包括：
步骤S11：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据，衣物追踪数据包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据；
步骤S12：对衣物追踪数据进行独热特征编码，生成衣物追踪信息编码；
步骤S13：对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射，以构建衣物追踪信息特征矩阵；
步骤S14：对衣物追踪信息特征矩阵实时多维分析，生成衣物追踪实时多维分析数据；
步骤S15：对衣物追踪实时多维分析数据进行实时流管理分析，生成衣物实时多维分析报告。
本发明通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据。这些数据可以提供对衣物的全面了解，包括衣物的使用频率、清洗频率、使用环境、维修历史等信息。实现对衣物全生命周期的数据追踪，为后续的分析和决策提供基础。通过衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据，包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据。这些数据可以提供对衣物的全面了解，包括衣物的使用频率、清洗频率、使用环境、维修历史等信息。实现对衣物全生命周期的数据追踪，为后续的分析和决策提供基础。对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射，以构建衣物追踪信息特征矩阵。通过非线性映射，将衣物追踪信息编码转化为更具代表性和可区分性的特征矩阵。这样的特征矩阵可以捕捉到衣物追踪数据中的关键特征和模式。将衣物追踪数据进行更高层次的表示，提升后续分析的准确性和可解释性。对衣物追踪信息特征矩阵进行实时多维分析，生成衣物追踪实时多维分析数据。通过实时多维分析，可以对衣物追踪数据进行统计、分布、趋势等多维度的分析，揭示数据中的隐含规律和有价值的信息。实现对衣物追踪数据的及时分析和监控，为用户提供实时的数据洞察和决策支持。对衣物追踪实时多维分析数据进行实时流管理分析，生成衣物实时多维分析报告。通过实时流管理分析，可以对衣物追踪数据的变化趋势、异常情况等进行监测和预警，并生成相应的实时多维分析报告。这样的报告能够提供对衣物状态和管理的实时评估，为用户提供决策参考和行动建议。实现对衣物追踪数据的实时监测和管理，促进衣物的有效使用和管理。
本实施例中，在衣物中嵌入追踪芯片，并确保芯片能够记录并传输衣物的相关信息，追踪芯片应具备获取衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据以及衣物维修数据的能力，追踪芯片可以通过物联网技术或其他无线通信方式将数据传输到数据中心或云平台进行存储和处理，对获取的衣物追踪数据进行预处理，包括数据清洗和格式转换，对于具有离散取值的衣物追踪数据，如衣物使用情况和衣物面料，可以使用独热编码（One-Hot Encoding）将其转换为二进制特征表示，独热编码将每个取值转换为一个二进制向量，在向量中对应的位置上为1，其他位置为0，利用非线性函数或者变换方法对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射。常用的非线性函数包括sigmoid函数、ReLU函数等，非线性矩阵映射可以帮助提取衣物追踪信息的高阶特征，增强模型的表达能力，将映射后的衣物追踪信息编码整合为一个特征矩阵，每行代表一个衣物样本，每列对应一个特征，使用实时数据处理技术对衣物追踪信息特征矩阵进行多维分析，可以应用聚类算法、关联规则挖掘算法、时间序列分析算法等来分析衣物追踪数据中的模式、趋势和关联规律，这些分析可以用于识别衣物的使用模式、衣物清洗需求、面料特征以及维修需求，从而支持衣物管理和决策制定，建立实时流管理系统，用于接收和处理衣物追踪实时多维分析数据，根据预设的规则和条件，对实时数据进行筛选、过滤和聚合，生成衣物实时多维分析报告，展示衣物的使用情况、清洗需求、面料特征以及维修需求的实时状态和趋势，实时多维分析报告可以帮助优化衣物管理流程、提高资源利用效率，以及预测和规划衣物的维护和更新需求。
本实施例中，参考图3所述，为步骤S2的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S2的详细实施步骤包括：
步骤S21：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物聚类分析结果；
步骤S22：利用特征工程法对衣物聚类分析结果进行特征标记，以生成衣物聚类分析特征标记数据；
步骤S23：基于衣物聚类分析特征标记数据进行数据统计分类，生成衣物分类数据；
步骤S24：基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，生成衣物智能辅助分类数据；
步骤S25：对衣物智能辅助分类数据进行向量归一化，生成衣物智能辅助分类向量数据；
步骤S26：对衣物智能辅助分类向量数据进行分布式向量映射处理，以生成衣物分类映射表。
本发明通过聚类分析，可以将衣物根据其特征和相似性分组，使能够更好地了解衣物之间的关联和差异。聚类分析可以帮助发现隐含在衣物数据中的模式和结构，从而提供有关衣物搭配、风格偏好等方面的信息。衣物聚类分析结果可以用于推荐系统，比如为用户提供类似风格或搭配的衣物推荐，提升购物体验。特征工程可以将原始的衣物聚类分析结果转换为更有意义的特征标记数据，增强特征的表达力和区分度，特征标记可以帮助理解衣物聚类分析结果背后的原因，从而更好地解释和说明衣物的分类和分组，数据统计分类可以进一步补充和细化衣物的分类信息，从而提供更精确和准确的衣物分类数据，衣物分类数据的生成可以为后续的衣物智能辅助分类提供基础和数据支持，提升分类准确性和效果，人工智能辅助分类系统可以自动化地对衣物进行分类，提高分类的效率和一致性，智能辅助分类可以结合人工智能算法和专业知识，提供更准确的衣物分类结果，帮助用户更好地管理和组织衣物，向量归一化可以将不同维度的衣物特征统一到相同的尺度范围内，消除维度差异对分类结果的影响，归一化后的衣物智能辅助分类向量数据更加规范和可比较，方便后续的数据处理和分析，分布式向量映射可以将高维度的衣物向量数据映射到低维度的空间中，降低数据的维度，减少存储和计算成本，衣物分类映射表可以提供衣物特征的简洁表示，便于后续的可视化和分析工作，同时也为衣物分类的查询和检索提供了支持。
本实施例中，使用聚类算法（如K-means、层次聚类等）对衣物实时多维分析报告进行分析，聚类算法将衣物样本划分为不同的群集，使相似的衣物归为同一类，聚类算法将衣物样本划分为不同的群集，使相似的衣物归为同一类，根据衣物聚类分析结果，分析每个聚类的特征和区分性信息，使用特征工程方法，为每个聚类标记关键特征或特征组合，用以描述该聚类所具有的特征，特征标记可以通过手工标记或自动化方法（如信息增益、特征重要性等）进行标注，使用统计分类方法，根据衣物聚类分析特征标记数据进行分类，分析不同类别的衣物在特定特征上的统计分布情况，如频次、占比等，根据统计信息，将衣物样本分配到相应的分类中，建立人工智能辅助分类系统，使用机器学习或深度学习方法来进行衣物分类，针对衣物分类数据，进行特征提取、特征选择和模型训练，以构建分类模型，利用分类模型对新的衣物样本进行预测和分类，并生成衣物智能辅助分类数据，利用分类模型对新的衣物样本进行预测和分类，并生成衣物智能辅助分类数据，常用的归一化方法包括最大最小归一化、标准化等，归一化处理可确保不同特征对分类结果的影响权重相等，提高模型的准确性，将衣物智能辅助分类向量数据进行分布式处理，分布式向量映射可以通过分布式计算框架或并行计算方法实现，在分布式环境中，对衣物向量数据进行映射处理，以得到衣物的分类映射表，分布式向量映射可以提高数据处理效率和计算性能，加快生成衣物的分类映射表的速度，
本实施例中，参考图4所述，为步骤S3的详细实施步骤流程示意图，本实施例中，所述步骤S3的详细实施步骤包括：
步骤S31：对衣物分类映射表进行多模态数据融合分析，生成衣物洗涤特征数据，衣物洗涤特征数据包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据及衣物洗涤清洗剂浓度数据；
步骤S32：利用深度学习算法对衣物洗涤特征数据进行知识图谱推理，生成衣物洗涤特征决策知识图谱；
步骤S33：利用粒子群优化算法对衣物洗涤特征决策知识图谱进行迭代优化，以构建个性化衣物洗涤决策知识库；
步骤S34：对个性化衣物洗涤决策知识库进行最优洗涤决策分析，生成衣物洗涤决策序列；
步骤S35：基于衣物洗涤决策模型进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策。
本发明通过多模态数据融合分析可以将不同来源的数据进行结合和整合，提供更全面和综合的衣物洗涤特征数据，衣物洗涤特征数据包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据以及衣物洗涤清洗剂浓度数据，这些数据能够描述衣物在洗涤过程中的特征和要求，为后续的洗涤决策提供基础，利用深度学习算法可以对衣物洗涤特征数据进行学习和推理，从而提取和构建衣物洗涤特征的知识表示，生成的衣物洗涤特征决策知识图谱能够表示不同衣物洗涤特征之间的关系和依赖，帮助理解和解释洗涤决策的规律和原因，粒子群优化算法可以通过迭代优化的方式，调整和优化衣物洗涤特征决策知识图谱，使其更加符合实际需求和个性化要求，构建个性化衣物洗涤决策知识库可以根据个人的喜好和衣物的特征，为不同用户提供个性化的洗涤决策支持，提高洗涤效果和用户满意度，最优洗涤决策分析可以在个性化衣物洗涤决策知识库的基础上，通过优化算法或规则推理，确定每个衣物的最优洗涤决策，生成的衣物洗涤决策序列可以提供每件衣物在洗涤过程中的具体操作步骤和参数，帮助用户进行洗涤操作，保证洗涤效果和衣物的养护，基于衣物洗涤决策模型进行自适应调控洗涤决策分析可以根据实时的洗涤环境和衣物的实际情况，动态调整洗涤决策，生成的衣物自适应调控洗涤决策可以根据实际情况提供最适合的洗涤方案，包括洗涤时间、水温、浓度等参数的调控，提高洗涤效果和节省资源的同时，保护衣物。
本实施例中，根据衣物分类映射表，获取与每个衣物相应的洗涤特征数据，包括洗涤类型、水温以及清洗剂浓度等，将来自不同数据源的洗涤特征数据进行融合，例如衣物原始数据、用户反馈数据等，综合多个特征数据，生成衣物的洗涤特征数据，其中包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据及衣物洗涤清洗剂浓度数据等，利用深度学习算法，如图神经网络等，对衣物洗涤特征数据进行学习和训练，以提取特征之间的关联和潜在规律，基于学习到的特征关联，构建衣物洗涤特征决策知识图谱，其中每个节点表示一个特征，边表示特征之间的关系，知识图谱的构建可以通过图网络推理方法实现，例如图卷积网络（GCN）等，使用粒子群优化算法，对衣物洗涤特征决策知识图谱进行迭代优化，以优化图谱中每个节点的权重和连接关系，根据个性化需求和偏好，调整图谱的决策规则，使得决策知识更加符合个体的洗涤需求，迭代优化过程中，通过适应度函数评估决策知识图谱的性能，并通过更新粒子位置和速度，逐步优化知识图谱的结构和决策规则，基于个性化衣物洗涤决策知识库，对给定的衣物洗涤特征数据进行决策分析，根据决策知识库中的规则和权重，计算每个洗涤决策的得分，选择最优的洗涤决策，根据衣物洗涤决策得分，生成衣物的洗涤决策序列，指导具体的洗涤操作，如洗涤类型、水温和清洗剂浓度等，基于衣物洗涤决策模型，对衣物洗涤决策进行自适应调控分析，根据不同场景和需求，调整洗涤决策模型的参数和规则，使其能够适应不同的洗涤条件和衣物特性，根据自适应调控洗涤决策模型，生成衣物的自适应调控洗涤决策，以实现更加个性化和高效的洗涤过程。
本实施例中，步骤S4包括以下步骤：
步骤S41：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，获取衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据；
步骤S42：对衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据进行洗涤评估分析，生成衣物洗涤报告；
步骤S43：基于衣物洗涤报告对衣物洗涤水质数据进行水质评估，生成衣物洗涤水质评估数据；
步骤S44：基于衣物洗涤水质评估数据进行水质净化处理，获取可净化水质数据；
步骤S45：根据可净化水质数据对衣物洗涤效果数据进行水质关联洗涤效果分析，生成水质关联洗涤效果评估数据；
步骤S46：利用衣物洗涤质量分析计算公式对水质关联洗涤效果评估数据进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
本发明通过衣物自适应调控洗涤决策进行智能洗涤处理可以根据具体衣物的特性和用户要求进行个性化洗涤，提高洗涤效果和衣物保，获取衣物洗涤水质数据和洗涤效果数据可以用于后续的洗涤评估和分析，为用户提供量化的洗涤反馈和数据支持，洗涤评估分析可以对衣物洗涤水质数据和洗涤效果数据进行综合分析，评估洗涤过程中的水质和洗涤效果表现，生成的衣物洗涤报告能够提供详尽的洗涤结果和分析，包括水质状况、洗涤效果评价等信息，为用户提供洗涤质量的全面评估，基于衣物洗涤报告的水质评估可以针对洗涤过程中可能存在的水质问题进行评估和分析，生成的衣物洗涤水质评估数据可以提供关于洗涤过程中水质的变化和影响，帮助用户了解洗涤中的水质状况，基于衣物洗涤水质评估数据进行水质净化处理可以通过采取适当的净化措施来改善洗涤过程中的水质状况，获取的可净化水质数据反映了经过净化处理后的水质状态，为下一步的洗涤效果分析提供净化后的水质数据基准，水质关联洗涤效果分析可以通过比较净化后和未净化前的水质数据，评估水质对洗涤效果的影响程度，生成的水质关联洗涤效果评估数据提供了水质和洗涤效果之间的关联性评估，帮助用户更好地理解洗涤过程中水质对衣物的影响，衣物洗涤质量分析通过采用适当的计算公式，对水质关联洗涤效果评估数据进行分析和计算，得出衣物洗涤质量评估结果，生成的衣物洗涤质量分析数据提供了对洗涤过程中衣物质量和洗涤效果的量化评估，为用户提供衣物洗涤的质量反馈和参考依据。
本实施例中，根据决策，设置合适的洗涤水温、洗涤剂浓度等参数对衣物进行洗涤处理，在洗涤过程中，收集并记录衣物洗涤水质数据，例如洗涤水的pH值、浊度、溶解氧等水质参数数据，在洗涤过程中，收集并记录衣物洗涤水质数据，例如洗涤水的pH值、浊度、溶解氧等水质参数数据，在洗涤过程中，收集并记录衣物洗涤水质数据，例如洗涤水的pH值、浊度、溶解氧等水质参数数据，基于一定的评估标准和指标，对洗涤水质和洗涤效果进行评估，例如根据水质指标对水质数据进行评分，根据清洁度指标对洗涤效果进行评分，结合水质和洗涤效果的评估结果，生成详细的衣物洗涤报告，包括水质评估结果、洗涤效果评估结果以及问题点和改进建议等信息，根据生成的衣物洗涤报告，对衣物洗涤水质数据进行进一步的水质评估，根据报告中的问题点和改进建议，分析水质数据中的异常项和不合格项，生成衣物洗涤水质评估数据，标识出水质数据中存在的问题和改进方向，为后续的水质净化处理提供依据，根据生成的衣物洗涤水质评估数据，针对问题项进行水质净化处理，使用适当的方法和设备，对洗涤过程中的水质进行净化，去除或调整异常项和不合格项，通过净化处理，获取可净化水质数据，即经过处理后的水质数据，该数据可以作为改善洗涤水质的依据，将获取的可净化水质数据与对应的衣物洗涤效果数据进行关联，分析水质数据与洗涤效果的关联关系，探索水质对洗涤效果的影响程度，根据关联分析的结果，生成水质关联洗涤效果评估数据，用于衡量水质对洗涤效果的贡献程度，基于水质关联洗涤效果评估数据，应用衣物洗涤质量分析计算公式进行衣物洗涤质量分析，根据计算公式，将水质关联洗涤效果评估数据转化为衣物洗涤质量指标，例如衣物洗涤质量得分，生成衣物洗涤质量分析数据，用于评估洗涤过程中的质量表现，为进一步优化洗涤过程提供参考。
本实施例中，步骤S46中的衣物洗涤质量分析计算公式具体为：
；
其中，为衣物洗涤质量指数，为洗涤次数，为洗涤温度控制参数，为洗涤水 量，为洗涤摩擦力指数，为洗涤搅拌速度参数，为洗涤时间，为衣物类型因子参数， 为污渍类型因子，为衣物清洁度，为洗涤机清洗能力参数。
本发明通过 将洗涤温度控制参数A和洗涤水量B的乘积取自然对数，将 温度和水量的乘积转换为对数形式，使得指数计算更为稳定和可靠，通过取 洗涤次数N的自然对数，在公式中引入洗涤次数的连续性，进行数学处理，能够更好地捕捉 洗涤次数对洗涤质量的影响。洗涤次数的增加通常会增加清洁效果，但过多的洗涤次数可 能对衣物造成磨损和损坏。因此，使用自然对数将洗涤次数转化为指数形式，可以在一定程 度上平衡洗涤质量和衣物的安全性，通过将洗涤温度控制参数和洗涤水量的乘积的自然对 数，以及洗涤摩擦力指数与洗涤搅拌速度参数的比值的自然对数，将这些参数转化为线性 形式，使得它们之间的关系更直观和可比较。这有助于在洗涤过程中进行调整和优化，以达 到最佳的洗涤质量，通过考虑了洗涤时间Y的影响，乘以衣物类型因子参数的和，再除以衣物清洁度F。通过这些操作，可以综合考虑洗涤时间、衣物类型和污渍 类型对洗涤质量的影响。开方运算将结果调整到合适的范围内，使得计算结果更为准确和 可解释，将洗涤机的清洗能力对洗涤质量的影响进行考虑，并对结果进行归一化。通过除以 清洗能力参数G，可以将洗涤质量指数调整到一个相对统一的尺度上，使得不同洗涤机的清 洗能力可以进行比较和评估，通过将洗涤参数和因子进行适当的组合和调整，以计算衣物 洗涤质量指数Q。
本实施例中，步骤S5包括以下步骤：
步骤S51：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行频繁项集挖掘，生成衣物洗涤质量特征向量；
步骤S52：对衣物洗涤质量特征向量进行数据可视化，以生成衣物洗涤质量分析可视化视图；
步骤S53：利用JavaScript库对衣物洗涤质量分析可视化视图进行交互化处理，生成衣物洗涤质量可交互视图。
本发明通过深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行频繁项集挖掘，可以识别出在洗涤过程中频繁出现的洗涤质量特征，生成的衣物洗涤质量特征向量可以用于后续的数据分析和可视化，提供了对洗涤质量的重要特征的表示和提取，数据可视化将衣物洗涤质量特征向量转化为图形化的形式，使得衣物洗涤质量分析结果更加直观和易于理解，生成的可视化视图可以展示洗涤质量特征的分布、趋势、关联等信息，帮助用户更好地理解洗涤过程中的质量变化和影响因素，交互化处理可以增强用户与衣物洗涤质量分析视图的互动性和灵活性，提供更加丰富和个性化的用户体验，生成的可交互视图可以支持用户进行数据探索、筛选、比较等操作，深入了解洗涤质量分析结果，发现潜在的规律和洞察，用户可以通过交互化视图进行多维度的数据查看和分析，实时调整图表展示的内容和参数，以满足不同的分析需求。
本实施例中，收集包含不同参数和指标的衣物洗涤质量数据集，例如洗涤时间、水温、洗涤剂用量、洗涤循环次数、衣物损伤程度等，对收集到的原始数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、处理缺失值、标准化等，以保证数据的准确性和一致性，选择适合的深度学习算法，例如卷积神经网络 （Convolutional Neural Network， CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN） 或者深度自编码器 （Deep Autoencoder），用于对衣物洗涤质量数据进行分析，选择适合的深度学习算法，例如卷积神经网络 （ConvolutionalNeural Network， CNN）、循环神经网络 （Recurrent Neural Network， RNN） 或者深度自编码器 （Deep Autoencoder），用于对衣物洗涤质量数据进行分析，选择适合的深度学习算法，例如卷积神经网络 （Convolutional Neural Network， CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network， RNN） 或者深度自编码器 （Deep Autoencoder），用于对衣物洗涤质量数据进行分析，选择适合的深度学习算法，例如卷积神经网络 （ConvolutionalNeural Network， CNN）、循环神经网络 （Recurrent Neural Network， RNN） 或者深度自编码器 （Deep Autoencoder），用于对衣物洗涤质量数据进行分析，确定要展示的衣物洗涤质量分析视图的类型，例如柱状图、折线图、散点图等，以及特征向量与洗涤质量之间的关系，将衣物洗涤质量特征向量导入选择的可视化工具，并进行必要的数据处理和转换，以满足可视化的需求，根据制定的可视化方案，使用选定的工具来绘制和呈现衣物洗涤质量特征向量的可视化视图。根据需要，可以添加标签、颜色编码和其他元素以增强可读性，对生成的可视化视图进行解读和分析，揭示衣物洗涤质量特征向量的相关趋势、关联性和重要特征， 根据数据可视化的需求，选择适合的JavaScript库，例如D3.js、Chart.js、Plotly.js等，这些库提供了丰富的交互功能和样式选项，根据需求，在可视化视图中添加交互功能，例如缩放、平移、鼠标悬停提示、点击交互等，以增强用户的探索和互动体验，将衣物洗涤质量分析数据和可视化视图进行数据绑定，确保交互操作能够反映数据的变化，为可视化视图添加事件处理函数，以响应用户的交互操作。例如，当鼠标悬停在某个数据点上时，显示详细信息或弹出窗口，根据需求，通过CSS和布局调整来自定义可交互视图的外观和样式，以使其更符合实际应用场景和用户喜好。
本实施例中，步骤S6包括以下步骤：
步骤S61：利用循环卷积网络对衣物洗涤质量可交互视图进行卷积预处理，生成衣物洗涤质量卷积样本集；
步骤S62：对衣物洗涤质量卷积样本集进行卷积数据切割，生成衣物洗涤质量卷积序列；
步骤S63：利用空洞卷积算法对衣物洗涤质量卷积序列进行膨胀卷积，生成衣物洗涤质量卷积网络；
步骤S64：对衣物洗涤质量卷积网络进行空间金字塔池化多层采样，生成衣物洗涤质量卷积特征图；
步骤S65：利用组合分类器加权综合计算公式对衣物洗涤质量卷积特征图进行堆叠集成建模，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过循环卷积网络进行卷积预处理，可以提取衣物洗涤质量可交互视图中的特征信息，卷积预处理可以通过对输入视图的局部感受野进行卷积操作，捕捉不同位置的特征，并充分利用视图的空间结构，生成的衣物洗涤质量卷积样本集可以作为后续步骤的输入，用于构建卷积模型进行洗涤质量分析，卷积数据切割将衣物洗涤质量卷积样本集按照一定的时间窗口切割成不同的序列，使得数据之间存在时间上的关联性， 生成的衣物洗涤质量卷积序列可以更好地反映时间序列数据的趋势和演变，空洞卷积算法可以通过设置不同的孔洞大小，增加模型感受野的扩展程度，捕获更广阔的上下文信息，膨胀卷积可以有效提取衣物洗涤质量卷积序列中的局部和全局特征，实现对洗涤质量的更细粒度的分析，空间金字塔池化可以根据不同的子区域尺度融合特征，提供多尺度的特征表示，多层采样可以在不同的池化层提取不同尺度的特征，增强模型对衣物洗涤质量的理解能力，多层采样可以在不同的池化层提取不同尺度的特征，增强模型对衣物洗涤质量的理解能力，利用组合分类器加权综合计算公式可以综合多个分类器的预测结果，提高模型的表征能力和泛化性能，堆叠集成建模能够将不同分类器的特点和优势结合起来，得到更准确和可靠的衣物洗涤质量分析结果，构建的衣物洗涤质量分析卷积模型可以应用于实际的衣物数据收集分析作业，并提供对洗涤质量的准确评估和预测。
本实施例中，将衣物洗涤质量可交互视图作为输入数据集，并将其转换为适合循环卷积网络处理的格式。通常，可以将可交互视图表示为时间序列数据，其中每个时间步对应于特定的洗涤过程，选择适当的循环卷积网络架构，例如长短期记忆网络 （Long Short-term memory， LSTM） 或门控循环单元 （Gated Recurrent Unit， GRU）。配置网络的层数、隐藏单元的数量和激活函数等关键参数，将衣物洗涤质量可交互视图输入循环卷积网络进行卷积预处理。这可以通过在网络的输入层添加卷积层或对输入数据进行卷积操作来实现。卷积处理可以捕捉输入数据中的空间和时间依赖关系，根据卷积预处理的结果，将数据切割为多个连续的样本。每个样本包含一定时间窗口内的洗涤质量信息，根据分析需求和数据的时间尺度，选择适当的时间窗口大小。该窗口大小应适合于捕捉洗涤质量的关键特征，并平衡信息丢失和计算复杂性，将衣物洗涤质量卷积样本集按照选择的时间窗口大小进行切割。确保每个样本的长度相等，并且样本之间有足够的重叠，以捕捉连续洗涤质量的演变，根据问题的特性和需要，选择适合的空洞卷积算法，如空洞卷积神经网络 （DilatedConvolutional Neural Network），根据卷积序列的长度和目标特征的尺度，设计合适的卷积核大小和膨胀率。膨胀率决定了卷积核感受野的大小和跨度，将选择的空洞卷积算法应用于衣物洗涤质量卷积序列。通过应用膨胀卷积，可以增加卷积层的感受野，捕捉更广范围的特征信息，根据所需的多尺度特征表示，确定空间金字塔池化层的数量和尺度级别。每个级别对应于不同大小的感受野，在每个空间金字塔池化层中，对衣物洗涤质量卷积特征图进行相应的采样操作。常用的采样方法包括最大池化、平均池化等，将多个采样结果整合为单个特征向量或特征图。可以采用拼接、加权平均等方式，准备带有标签的衣物洗涤质量卷积特征图作为训练数据集。每个特征图对应着一个具体的洗涤质量类别，选择适当的分类器算法，如支持向量机 （Support Vector Machine， SVM）、随机森林 （Random Forest） 或神经网络等，构建多个分类器模型。每个分类器针对特征图的不同方面进行分类任务，根据组合分类器的加权综合计算公式，对单个分类器的预测结果进行加权求和或加权平均。权重可根据分类器的性能、可靠性等进行调整，通过将多个分类器的预测结果堆叠集成，构建衣物洗涤质量卷积模型。该模型可以综合考虑多个分类器的优势和表现，利用构建的衣物洗涤质量卷积模型，对新的衣物数据进行收集分析。通过输入数据到模型中，获取预测结果，对衣物洗涤质量进行分析和评估。
本实施例中，步骤S65中的组合分类器加权综合计算公式具体步骤为：
；
其中，为组合分类器权重系数，为基分类器的序号，为基分类器的数量，为 第个基分类器在组合分类器中的权重，为第个基分类器对权重的预测值，为输入初始 基分类器的样本值，为基分类器对结果值的预测结果的和，为第个基分类器对结果值 的预测结果，为第个基分类器预测的正确率，为分类结果的数量，为第个基分类器 对第个基分类器的权重，为第个基分类器对样本的分类结果，为在第个基分 类器的取值。
本发明通过将每个基分类器的权重与其对权重的预测值相乘，并将 结果进行累加，根据基分类器的权重和预测值对组合分类器的权重进行调整和加权，通过将每个基分类器的结果值的预测结果与其预测的正确率相 乘，并将结果进行累加，根据基分类器的预测结果和正确率对组合分类器的结果值进行加 权，将第j个基分类器对第k个基分类器的权重与第k个基分类器对样本的分类结果相乘，并 将结果进行累加，根据基分类器之间的权重和对样本的分类结果进行加权，通过 将结果应用于Sigmoid函数，对组合分类器的权重进行压缩和归一化，将权重的范围限制在 0到1之间，有助于控制权重的大小和影响力，通过将权重限制在一个较小的范 围内，避免权重过大或过小对结果产生过大影响，通过将基分类器的权重、预测值和结果进 行加权和归一化，以提高组合分类器的准确性和稳定性。
在本说明书中，提供一种衣物数据收集分析系统，包括：
衣物数据分析模块，基于衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
衣物分类模块，对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
衣物洗涤决策模块，对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
洗涤质量分析模块，基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
数据可视化模块，利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
卷积模型模块，利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
本发明通过获取衣物追踪数据通过衣物内部追踪芯片，实现对衣物位置和状态的实时跟踪，获取衣物追踪数据通过衣物内部追踪芯片，实现对衣物位置和状态的实时跟踪，通过对实时多维分析的结果生成衣物实时多维分析报告，提供对衣物状态的综合分析，用于后续的处理和决策，对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，将相似特征的衣物进行分类，从而得到衣物分类数据，利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，通过机器学习算法和模型，对衣物进行自动分类，并生成衣物分类映射表，基于衣物分类映射表，进行自适应调控洗涤决策分析。根据衣物的分类和特征，决定对每件衣物的最佳洗涤方式和条件，生成衣物自适应调控洗涤决策，确保每件衣物都得到适当的洗涤处理，提高洗涤效果和耗能效率，生成衣物自适应调控洗涤决策，确保每件衣物都得到适当的洗涤处理，提高洗涤效果和耗能效率，生成衣物洗涤报告，记录每件衣物的洗涤过程、洗涤结果和洗涤质量评估，基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，提供关于衣物洗涤效果和质量的数据和评估结果，利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，将抽象的洗涤质量数据转化为直观的可视化图表和图形，生成衣物洗涤质量可交互视图，提供对洗涤质量数据的交互式浏览和分析，方便用户理解和利用数据进行决策，利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，提取图像特征并增强特征表达能力，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，利用深度学习和卷积神经网络等技术对洗涤质量数据进行模型训练和分析，执行衣物数据收集分析作业，通过卷积模型对衣物洗涤质量进行准确的评估和预测，提供洗涤质量分析的结果和建议。基于卷积模型的分析和预测，提供准确的洗涤质量评估和预测能力，优化洗涤过程。
因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (6)

1.一种衣物数据收集分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
步骤S2：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据；基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
步骤S3：对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；步骤S3的具体步骤为：
步骤S31：对衣物分类映射表进行多模态数据融合分析，生成衣物洗涤特征数据，衣物洗涤特征数据包括衣物洗涤类型特征数据、衣物洗涤水温数据及衣物洗涤清洗剂浓度数据；
步骤S32：利用深度学习算法对衣物洗涤特征数据进行知识图谱推理，生成衣物洗涤特征决策知识图谱；
步骤S33：利用粒子群优化算法对衣物洗涤特征决策知识图谱进行迭代优化，以构建个性化衣物洗涤决策知识库；
步骤S34：对个性化衣物洗涤决策知识库进行最优洗涤决策分析，生成衣物洗涤决策序列；
步骤S35：基于衣物洗涤决策模型进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
步骤S4：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；步骤S4的具体步骤为：
步骤S41：基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，获取衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据；
步骤S42：对衣物洗涤水质数据及衣物洗涤效果数据进行洗涤评估分析，生成衣物洗涤报告；
步骤S43：基于衣物洗涤报告对衣物洗涤水质数据进行水质评估，生成衣物洗涤水质评估数据；
步骤S44：基于衣物洗涤水质评估数据进行水质净化处理，获取可净化水质数据；
步骤S45：根据可净化水质数据对衣物洗涤效果数据进行水质关联洗涤效果分析，生成水质关联洗涤效果评估数据；
步骤S46：利用衣物洗涤质量分析计算公式对水质关联洗涤效果评估数据进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
步骤S46中的衣物洗涤质量分析计算公式具体为：
；
其中，为衣物洗涤质量指数，/>为洗涤次数，/>为洗涤温度控制参数，/>为洗涤水量，/>为洗涤摩擦力指数，/>为洗涤搅拌速度参数，/>为洗涤时间，/>为衣物类型因子参数，/>为污渍类型因子，/>为衣物清洁度，/>为洗涤机清洗能力参数；
步骤S5：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；步骤S5的具体步骤为：
步骤S51：利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行频繁项集挖掘，生成衣物洗涤质量特征向量；
步骤S52：对衣物洗涤质量特征向量进行数据可视化，以生成衣物洗涤质量分析可视化视图；
步骤S53：利用JavaScript库对衣物洗涤质量分析可视化视图进行交互化处理，生成衣物洗涤质量可交互视图；
步骤S6：利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
2.根据权利要求1所述的衣物数据收集分析方法，其特征在于，步骤S1的具体步骤为：
步骤S11：将追踪芯片嵌入衣物，以获取衣物追踪数据，衣物追踪数据包括衣物使用情况数据、衣物清洗次数数据、衣物面料数据、衣物位置数据及衣物维修数据；
步骤S12：对衣物追踪数据进行独热特征编码，生成衣物追踪信息编码；
步骤S13：对衣物追踪信息编码进行非线性矩阵映射，以构建衣物追踪信息特征矩阵；
步骤S14：对衣物追踪信息特征矩阵实时多维分析，生成衣物追踪实时多维分析数据；
步骤S15：对衣物追踪实时多维分析数据进行实时流管理分析，生成衣物实时多维分析报告。
3.根据权利要求1所述的衣物数据收集分析方法，其特征在于，步骤S2的具体步骤为：
步骤S21：对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物聚类分析结果；
步骤S22：利用特征工程法对衣物聚类分析结果进行特征标记，以生成衣物聚类分析特征标记数据；
步骤S23：基于衣物聚类分析特征标记数据进行数据统计分类，生成衣物分类数据；
步骤S24：基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，生成衣物智能辅助分类数据；
步骤S25：对衣物智能辅助分类数据进行向量归一化，生成衣物智能辅助分类向量数据；
步骤S26：对衣物智能辅助分类向量数据进行分布式向量映射处理，以生成衣物分类映射表。
4.根据权利要求1所述的衣物数据收集分析方法，其特征在于，步骤S6的具体步骤为：
步骤S61：利用循环卷积网络对衣物洗涤质量可交互视图进行卷积预处理，生成衣物洗涤质量卷积样本集；
步骤S62：对衣物洗涤质量卷积样本集进行卷积数据切割，生成衣物洗涤质量卷积序列；
步骤S63：利用空洞卷积算法对衣物洗涤质量卷积序列进行膨胀卷积，生成衣物洗涤质量卷积网络；
步骤S64：对衣物洗涤质量卷积网络进行空间金字塔池化多层采样，生成衣物洗涤质量卷积特征图；
步骤S65：利用组合分类器加权综合计算公式对衣物洗涤质量卷积特征图进行堆叠集成建模，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
5.根据权利要求4所述的衣物数据收集分析方法，其特征在于，步骤S65中的组合分类器加权综合计算公式具体步骤为：
；
其中，为组合分类器权重系数，/>为基分类器的序号，/>为基分类器的数量，/>为第/>个基分类器在组合分类器中的权重，/>为第/>个基分类器对权重的预测值，/>为输入初始基分类器的样本值，/>为基分类器对结果值的预测结果的和，/>为第/>个基分类器对结果值的预测结果，/>为第/>个基分类器预测的正确率，/>为分类结果的数量，/>为第/>个基分类器对第个基分类器的权重，/>为第/>个基分类器对样本的分类结果，/>为/>在第/>个基分类器的取值。
6.一种衣物数据收集分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的衣物数据收集分析方法，包括：
衣物数据分析模块，基于衣物内部追踪芯片获取衣物追踪数据；对衣物追踪数据进行实时多维分析，获取衣物实时多维分析报告；
衣物分类模块，对衣物实时多维分析报告进行聚类分析，生成衣物分类数据，基于衣物分类数据利用人工智能辅助分类系统对衣物进行智能辅助分类，以生成衣物分类映射表；
衣物洗涤决策模块，对衣物分类映射表进行自适应调控洗涤决策分析，生成衣物自适应调控洗涤决策；
洗涤质量分析模块，基于衣物自适应调控洗涤决策进行衣物智能洗涤处理，生成衣物洗涤报告；基于衣物洗涤报告进行衣物洗涤质量分析，生成衣物洗涤质量分析数据；
数据可视化模块，利用深度学习算法对衣物洗涤质量分析数据进行数据可视化，生成衣物洗涤质量可交互视图；
卷积模型模块，利用循环卷积算法对衣物洗涤质量分析可视化视图进行膨胀卷积，构建衣物洗涤质量分析卷积模型，以执行衣物数据收集分析作业。
CN202311026074.8A 2023-08-15 2023-08-15 一种衣物数据收集分析方法及系统 Active CN117273769B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311026074.8A CN117273769B (zh) 2023-08-15 2023-08-15 一种衣物数据收集分析方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202311026074.8A CN117273769B (zh) 2023-08-15 2023-08-15 一种衣物数据收集分析方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117273769A CN117273769A (zh) 2023-12-22
CN117273769B true CN117273769B (zh) 2024-06-07

Family

ID=89220341

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202311026074.8A Active CN117273769B (zh) 2023-08-15 2023-08-15 一种衣物数据收集分析方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117273769B (zh)

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105239318A (zh) * 2014-07-08 2016-01-13 蔡沁儒 环保洗涤装置
CN108842370A (zh) * 2018-08-02 2018-11-20 青岛海尔洗衣机有限公司 一种洗衣机的控制方法及洗衣机
CN110004641A (zh) * 2018-01-04 2019-07-12 青岛海尔洗衣机有限公司 一种衣物分类处理系统及处理方法
KR20190094297A (ko) * 2019-04-16 2019-08-13 엘지전자 주식회사 인공 지능 세탁물 처리 기기 및 그의 동작 방법
CN110373859A (zh) * 2019-07-09 2019-10-25 合肥美的洗衣机有限公司 衣物处理装置的洗涤控制方法、装置和衣物处理装置
CN110499621A (zh) * 2018-05-18 2019-11-26 青岛海尔洗衣机有限公司 一种带有粉尘传感器的洗衣机及控制方法
EP3617369A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-04 Lg Electronics Inc. Artificial intelligence washing machine and method of controlling the same
CN113699747A (zh) * 2021-10-08 2021-11-26 宜兴市旭航电子有限公司 权重自适应调节的洗衣机能效智能优化系统及方法
CN115542780A (zh) * 2021-06-30 2022-12-30 青岛海尔科技有限公司 洗涤策略提示方法和装置、存储介质及电子设备
CN115897130A (zh) * 2021-08-18 2023-04-04 青岛海尔洗衣机有限公司 用于洗涤设备的材质识别控制方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020130177A1 (ko) * 2018-12-19 2020-06-25 엘지전자 주식회사 세탁 스케줄링 장치 및 그 방법
WO2020138523A1 (ko) * 2018-12-26 2020-07-02 엘지전자 주식회사 세탁물 처리 장치 및 그의 세탁 코스 결정 방법

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105239318A (zh) * 2014-07-08 2016-01-13 蔡沁儒 环保洗涤装置
CN110004641A (zh) * 2018-01-04 2019-07-12 青岛海尔洗衣机有限公司 一种衣物分类处理系统及处理方法
CN110499621A (zh) * 2018-05-18 2019-11-26 青岛海尔洗衣机有限公司 一种带有粉尘传感器的洗衣机及控制方法
CN108842370A (zh) * 2018-08-02 2018-11-20 青岛海尔洗衣机有限公司 一种洗衣机的控制方法及洗衣机
EP3617369A1 (en) * 2018-08-30 2020-03-04 Lg Electronics Inc. Artificial intelligence washing machine and method of controlling the same
KR20190094297A (ko) * 2019-04-16 2019-08-13 엘지전자 주식회사 인공 지능 세탁물 처리 기기 및 그의 동작 방법
CN110373859A (zh) * 2019-07-09 2019-10-25 合肥美的洗衣机有限公司 衣物处理装置的洗涤控制方法、装置和衣物处理装置
CN115542780A (zh) * 2021-06-30 2022-12-30 青岛海尔科技有限公司 洗涤策略提示方法和装置、存储介质及电子设备
CN115897130A (zh) * 2021-08-18 2023-04-04 青岛海尔洗衣机有限公司 用于洗涤设备的材质识别控制方法
CN113699747A (zh) * 2021-10-08 2021-11-26 宜兴市旭航电子有限公司 权重自适应调节的洗衣机能效智能优化系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN117273769A (zh) 2023-12-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110163647B (zh) 一种数据处理方法及装置
Hachicha et al. A survey of control-chart pattern-recognition literature (1991–2010) based on a new conceptual classification scheme
CN111324642A (zh) 一种面向电网大数据分析的模型算法选型与评价方法
CN117829914B (zh) 一种数字媒体广告效果评估系统
CN117575011B (zh) 一种基于大数据的客户数据管理方法及系统
CN116431931B (zh) 实时增量数据统计分析方法
Evchenko et al. Frugal machine learning
CN117350775A (zh) 一种医用手术机器人市场现状需求分析方法及系统
Mansoor et al. Delfi: Mislabelled human context detection using multi-feature similarity linking
CN117668582A (zh) 基于行为数据的用户聚类分析方法
CN117746546A (zh) 基于叫号器的服务业务办理方法及系统
CN117291655A (zh) 基于实体、网络协同映射的消费者生命周期运营分析方法
CN117273769B (zh) 一种衣物数据收集分析方法及系统
Hanif Applications of data mining techniques for churn prediction and cross-selling in the telecommunications industry
Dong Potential Customer Prediction of Telecom Marketing based on Machine Learning
PP et al. Predicting Student Performance Using Feature Selection Algorithms for Deep Learning Models
Vetschera et al. A process-oriented framework for the evaluation of managerial support systems
Gu et al. Comparison of main algorithms in big data analysis of telecom customer retention
Chaudhary Data mining system, functionalities and applications: a radical review
CN118378152B (zh) 一种基于行为数据分析的用户画像分类方法及系统
Cruz Behavioral Analysis and Pattern Validation
Hinz et al. Framework for customized, machine learning driven condition monitoring system for manufacturing
CN113902533B (zh) 一种适用于财税领域指标自定义和自动化运行的应用方法
Shahoud et al. Incorporating unsupervised deep learning into meta learning for energy time series forecasting
Shirsat et al. Breast Cancer detection based on machine learning feature selection and extraction algorithm

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant