中国科学院宁波材料技术与工程研究所方灶军获国家专利权
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龙图腾网获悉中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请的专利一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合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：CN116701977B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202310506177.8，技术领域涉及：G06F18/23213；该发明授权一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合方法是由方灶军;方思远;张驰设计研发完成，并于2023-05-08向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合方法，包括：步骤S1，在预设时间段内，持续采集多位实验者于跑步机上持续跑步时的实时温度数据；步骤S2，将预设时间段分割为多个子时间段，针对每个子时间段，统计得到子时间段内的各实时温度数据作为子时间段对应的簇类数据集；步骤S3，针对每个簇类数据集，对簇类数据集内的各实时温度数据进行聚类处理得到对应的簇中心点；步骤S4，针对每个实验者，将实验者对应的各簇中心点及各簇中心点对应的子时间段输入至预先构建的神经网络模型中，得到对应的人体温度数据拟合曲线。有益效果是本发明通过聚类算法和神经网络取出簇中心点并进行曲线拟合，可以有效减小误差。
本发明授权一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合方法在权利要求书中公布了：1.一种基于聚类算法和神经网络的人体温度数据拟合方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1，在预设时间段内，持续采集多位实验者于跑步机上持续跑步时的实时温度数据； 步骤S2，将所述预设时间段分割为多个子时间段，针对每个所述子时间段，统计得到所述子时间段内的各所述实时温度数据作为所述子时间段对应的簇类数据集； 步骤S3，针对每个所述簇类数据集，采用聚类算法对所述簇类数据集内的各所述实时温度数据进行聚类处理得到对应的簇中心点； 步骤S4，针对每个所述实验者，将所述实验者对应的各所述簇中心点及各所述簇中心点对应的所述子时间段输入至预先构建的神经网络模型中，得到对应的人体温度数据拟合曲线； 所述步骤S3中，于各所述簇类数据集中随机获取多个所述实时温度数据作为初始聚类中心点，将其余各所述实时温度数据作为数据点，根据各所述初始聚类中心点和各所述数据点之间的欧氏距离迭代计算对应的所述簇中心点。
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