基于自主学习的吸奶模式调整方法、装置、吸奶器及介质与流程

1.本发明涉及母婴用品技术领域，尤其涉及一种基于自主学习的吸奶模式调整方法、装置、吸奶器及介质。


背景技术：

2.吸奶器是一种帮助新生儿妈妈将奶汁从乳房里面挤出并加以收集的辅助用具，随着越来越多的职业女性在工作的前提下使用吸奶器来满足母乳喂养的需求。
3.但是，目前的吸奶器只能依靠用户自行调节吸奶模式，而用户在不用时期、不同时间点采用不同吸奶模式所分泌的乳汁并不相同，而用户无法了解到做适合自己的吸奶模式，导致自我判断吸奶模式准确，而重复根据习惯等因素采用统一的吸奶模式进行吸奶操作，而由于吸奶模式使用不准确，导致吸奶效果不佳，容易出现吸奶量过大或者吸奶量过少，而影响用户身体健康，导致用户体验不佳。


技术实现要素：

4.基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种基于自主学习的吸奶模式调整方法、装置、吸奶器及介质，以解决现有技术中无法用户自我判断吸奶模式不准确，吸奶效果不佳的问题。
5.第一方面，提供了一种基于自主学习的吸奶模式调整方法，包括：
6.记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
7.确定吸奶量期望值；
8.分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；
9.根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
10.在一实施例中，所述记录预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量之后，包括：
11.确定所述用户每天吸奶量的平均值；
12.根据所述平均值，确定所述用户的身体健康状态；
13.根据所述用户的身体健康状态，向所述用户推送对应的吸奶建议以及健康提升建议。
14.在一实施例中，所述根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式，包括：
15.根据所述比对结果，确定不同时间段内不同吸奶模式的优先级顺序；
16.根据所述优先级顺序，确定不同时间段内最优吸奶模式，以作为所述不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
17.在一实施例中，所述记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量之后，包括：
18.当用户处于特殊时期时，确定所述用户在特殊时期每天每次的吸奶模式以及吸奶
量；
19.确定特殊时期吸奶参考值；
20.根据所述吸奶参考值与所述用户在特殊时期每天每次吸奶量，向所述用户推送特殊时期中不同时间段对应的吸奶模式。
21.在一实施例中，所述确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式之后，包括：
22.确定所述用户每天吸奶的时间信息；
23.根据所述时间信息，确定所述用户的工作时间以及休息时间；
24.根据所述用户的工作时间以及休息时间，调整所述不同时间段内符合所述用户的吸奶模式的吸奶时间。
25.在一实施例中，所述根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式之后，包括：
26.当到达不同吸奶时间段时，向所述用户发送吸奶提示信息，并向所述用户推送对应的吸奶模式；或者
27.当到达不同吸奶时间段时，自动将当前吸奶模式转换为所述吸奶时间段对应的吸奶模式。
28.第二方面，提供了一种基于自主学习的吸奶模式调整装置，所述装置，包括：
29.记录单元，用于记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
30.吸奶量期望值确定单元，用于确定吸奶量期望值；
31.比对单元，用于分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；
32.吸奶模式确定单元，用于根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
33.在一实施例中，所述装置还包括推送单元，用于：
34.确定所述用户每天吸奶量的平均值；
35.根据所述平均值，确定所述用户的身体健康状态；
36.根据所述用户的身体健康状态，向所述用户推送对应的吸奶建议以及健康提升建议。
37.第三方面，提供了一种吸奶器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现如上述所述基于自主学习的吸奶模式调整方法的步骤。
38.第四方面，提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被处理器执行时实现如上述所述基于自主学习的吸奶模式调整方法的步骤。
39.上述基于自主学习的吸奶模式调整方法、装置、吸奶器及介质，其方法实现包括：记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；确定吸奶量期望值；分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。本技术中，通过对用户的吸奶模式以及吸奶量进行统计，ai人工智能算法计算出不同时间段的最优吸奶模式，从而智能提示或者切换用户的吸奶模式，可以有效解决现有方式中用户自我判断吸奶模式不准确的问题，在不同的时间段
提供最适合用户的吸奶模式，提高吸奶效果，从而可以提高用户体验，避免对用户身体造成损伤。
附图说明
40.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
41.图1是本发明一实施例中基于自主学习的吸奶模式调整方法方法的一流程示意图；
42.图2是本发明一实施例中模拟婴儿吮吸模式下的吸奶量变化曲线图；
43.图3是本发明一实施例中模拟婴儿吮吸模式下的吸奶量变化曲线图；
44.图4是本发明一实施例中模拟婴儿反吮吸模式下的吸奶量变化曲线图；
45.图5是本发明一实施例中以2个吸力周期为一组的吸奶模式下的，吸力先小后大的吸奶量变化曲线图；
46.图6是本发明一实施例中以2个吸力周期为一组的吸奶模式下的，吸力先大后小的吸奶量变化曲线图；
47.图7是本发明一实施例中基于自主学习的吸奶模式调整方法装置的一结构示意图；
48.图8是本发明一实施例中吸奶器的一示意图。
具体实施方式
49.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.在一实施例中，如图1所示，提供一种基于自主学习的吸奶模式调整方法，包括如下步骤：
51.在步骤s110中，记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
52.在本技术实施例中，该第一预设时间段可为具体的时间范围，例如，60天、180天等，具体可以根据实际情况进行设置，本技术在此不做限定。
53.在本技术实施例中，按照用户的吸奶规律，在每天中，每间隔相同吸奶时间可作为同一吸奶次数顺序，可以按照每天的吸奶次数顺序，按照吸奶量进行统计，选定一个期望值a，例如，例如，可按照吸奶次数顺序为上午9点、下午2点、晚上6点的时间间隔进行吸奶，吸奶次数顺序可为e、f、g，则每天均可按照此吸奶次数顺序进行记录，根据该吸奶次数顺序可分别统计每天每次的吸奶量。
54.在本技术实施例中，该吸奶模式可包括吸奶前按摩，可以边吸奶边按摩，也可以包括吸奶时间不同、按摩模式频率不同等吸奶模式等。参见图2-图6示出了几种不同的吸奶模式，可以看到不同吸奶模式下随着时间和吸奶强度的变化，吸奶量的变化曲线图。通过该变
化曲线图，可以确定不同吸奶模式下吸奶量的吸奶效果。
55.在本技术实施例中，可在吸奶器的储奶容器上设置吸奶量监测装置，通过该吸奶量监测装置在进行吸奶操作时，对储奶容器中的乳汁量进行监测，并传递给主控板，该主控板上集成有ai自主学习芯片，可以进行自主记录与运算。
56.其中，该吸奶量监测装置可包括压力传感器、加速度传感器、重力传感器、倾斜传感器、红外传感器等。
57.在本技术实施例中，由于需要记录的吸奶量、吸奶模式等数据过多，可以将吸奶器与终端设备进行关联，并同步传输到该终端设备中进行存储和运算。
58.其中，该终端设备可包括手机、平板电脑等设备，该设备中可提前安装有对应的app程序，以便与吸奶器进行关联和数据传输。
59.在本技术实施例中，可以实时采集并记录用户每天每次的吸奶模式和吸奶量，以便对ai人工智能算法进行调整，提高计算准确度。
60.在本技术一实施例中，所述记录预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量之后，包括：
61.确定所述用户每天吸奶量的平均值；
62.根据所述平均值，确定所述用户的身体健康状态；
63.根据所述用户的身体健康状态，向所述用户推送对应的吸奶建议以及健康提升建议。
64.具体的，可根据记录的用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量，确定用户每天的吸奶量的平均值，根据该平均值确定用户的身体健康状态，当用户身体健康状态较差时或者较优时，可以向用户推送对应的健康提升建议，例如，当乳汁分泌过多时，减少能量摄入等，以便用户可以调整饮食和生活习惯，提高用户体验。
65.在本技术实施例中，以n天为例，记录n天用户每天的吸奶量为l1、l2……
ln，计算n天吸奶量的平均值e＝(l1+l2+
……
+ln)/n；
66.计算第n+1天吸奶量为l
n+1
；
67.若l
n-1
＜e*80％且l
n+2
＜e*80％，则间接说明用户当前身体健康状态较差或压力很大，此可记录为a，此时，可以强烈智能推荐健康提升建议，例如，连续多次向关联的用户终端发送健康提升建议；
68.若e*80％≤l
n+1
＜e*90％，且l
n+2
＜e*90％，则间接说明用户当前身体健康状态一般或压力较大，此可记录为b，此时可以智能推荐健康提升建议，例如，向关联的用户终端发送健康提升建议；
69.若e*90％≤l
n-1
＜e*110％，则间接说明用户身体健康状态尚可，可忽略推荐；
70.若e*110％≤l
n+1
＜e*120％且l
n+2
＞e*110％，则间接说明用户当前能量摄入较多或者泌乳量过大，此可记录为c，此时，可向用户推送需要降低泌乳或减少能量摄入的健康提升建议；
71.若e*120％≤l
n+1
且l
n+2
＞e*120％，则间接说明宝妈可能是过于能量摄入过多或者泌乳量非常大，此可记录为d，此时需要急迫降低泌乳或大量减少能量摄入。
72.在本技术一实施例中，所述记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量之后，包括：
73.当用户处于特殊时期时，确定所述用户在特殊时期每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
74.确定特殊时期吸奶参考值；
75.根据所述吸奶参考值与所述用户在特殊时期每天每次吸奶量，向所述用户推送特殊时期中不同时间段对应的吸奶模式。
76.具体的，当用户处理生理期或者其他特殊时期时，可以确定用户在词期间每天每次的吸奶模式以及吸奶量，并根据正常情况下在特殊时期的吸奶参考值，然后可根据该吸奶参考值与所述用户在特殊时期每天每次吸奶量，向所述用户推送特殊时期中不同时间段对应的吸奶模式，可以避免用户在此期间吸奶量过大，影响身体健康。
77.其中，该特殊时期的吸奶参考值可通过统计多个用户在此期间的吸奶量进行确定。
78.在步骤s120中，确定吸奶量期望值；
79.在本技术实施例中，该吸奶量期望值可通过采集预设个用户的吸奶量，并计算平均值，以作为该吸奶量期望值。
80.在本技术实施例中，该吸奶量期望值可通过采集预设时间内该用户的吸奶量，并计算平均值，以作为该吸奶量期望值。
81.在本技术实施例中，该期望值可包括多个，可以对每个吸奶次数顺序均分配一个对应的期望值，例如，可分别统计用户在每天每个吸奶次数顺序的吸奶量的平均值，以作为该吸奶次数顺序的期望值。
82.在步骤s130中，分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；
83.在本技术实施例中，可以将每天每次的吸奶量分别与该吸奶量进行对比，并对比对结果进行记录和存储。
84.在步骤s140中，根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
85.本技术实施例中，所述根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式，包括：
86.根据所述比对结果，确定不同时间段内不同吸奶模式的优先级顺序；
87.根据所述优先级顺序，确定不同时间段内最优吸奶模式，以作为所述不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
88.具体的，该期望值为a，某一天的某一个吸奶次数顺序的吸奶量为a，则当a》a时，统计为1，当80％*a《a《a时，统计为2，当60％*a《a《80*％a时，统计为3，a《a时，统计为n。其中，该1为较优吸奶模式，2为次优吸奶模式，3和n可以忽略不计，确定出现1时对应的吸奶模式，即可确定在当前吸奶次数顺序对应的时间段符合用户的吸奶模式。
89.进一步，当出现1时对应的吸奶模式为不同时，可以统计不同吸奶模式的数量，将数量最多的吸奶模式作为最优吸奶模式。
90.在本技术实施例中，所述确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式之后，包括：
91.确定所述用户每天吸奶的时间信息；
92.根据所述时间信息，确定所述用户的工作时间以及休息时间；
93.根据所述用户的工作时间以及休息时间，调整所述不同时间段内符合所述用户的
吸奶模式的吸奶时间。
94.具体的，可以统计用户每天每次吸奶时所对应的时间信息，根据该时间信息，确定用户的工作时间和休息时间，例如，当用户在每天早上7点、中午1点、下午6点进行吸奶操作时，可以认为的工作时间比较固定，因此，可以条每次吸奶模式的吸奶时间，避免出现由于吸奶不及时，而出现堵奶或乳腺炎等问题。
95.在一实施例中，所述根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式之后，包括：
96.当到达不同吸奶时间段时，向所述用户发送吸奶提示信息，并向所述用户推送对应的吸奶模式；或者
97.当到达不同吸奶时间段时，自动将当前吸奶模式转换为所述吸奶时间段对应的吸奶模式。
98.具体的，当确定不同时间段符合用户的吸奶模式后，可以在达到对应的时间段时，检测用户当前是否进行吸奶操作，若否，则提示用户当前需要进行吸奶操作，并向用户当前时间段对应的吸奶模式。若是，则确定当前吸奶模式是否与当前时间段对应的吸奶模式一致，若否，则自动将当前吸奶模式转换为所述吸奶时间段对应的吸奶模式，以使用户可以在不同时间段采用最优的吸奶模式，提高用户体验。
99.本技术实施例，提供了一种基于自主学习的吸奶模式调整方法，包括：记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；确定吸奶量期望值；分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。本技术中，通过对用户的吸奶模式以及吸奶量进行统计，ai人工智能算法计算出不同时间段的最优吸奶模式，从而智能提示或者切换用户的吸奶模式，可以有效解决现有方式中用户自我判断吸奶模式不准确的问题，在不同的时间段提供最适合用户的吸奶模式，从而可以提高用户体验，避免对用户身体造成损伤。
100.应理解，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
101.在一实施例中，提供一种基于自主学习的吸奶模式调整装置，该基于自主学习的吸奶模式调整装置与上述实施例中基于自主学习的吸奶模式调整方法一一对应。如图7所示，该基于自主学习的吸奶模式调整装置包括记录单元10、吸奶量期望值确定单元20、比对单元30和吸奶模式确定单元40。各功能模块详细说明如下：
102.记录单元10，用于记录第一预设时间段内，用户每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
103.吸奶量期望值确定单元20，用于确定吸奶量期望值；
104.比对单元30，用于分别将所述吸奶量与所述吸奶量期望值进行比对，并统计比对结果；
105.吸奶模式确定单元40，用于根据所述比对结果，确定不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
106.在一实施例中，所述装置还包括推送单元，用于：
107.确定所述用户每天吸奶量的平均值；
108.根据所述平均值，确定所述用户的身体健康状态；
109.根据所述用户的身体健康状态，向所述用户推送对应的吸奶建议以及健康提升建议。
110.在一实施例中，吸奶模式确定单元40，还用于：
111.根据所述比对结果，确定不同时间段内不同吸奶模式的优先级顺序；
112.根据所述优先级顺序，确定不同时间段内最优吸奶模式，以作为所述不同时间段内符合所述用户的吸奶模式。
113.在一实施例中，所述装置还包括特殊时期吸奶模式调整单元，用于：
114.当用户处于特殊时期时，确定所述用户在特殊时期每天每次的吸奶模式以及吸奶量；
115.确定特殊时期吸奶参考值；
116.根据所述吸奶参考值与所述用户在特殊时期每天每次吸奶量，向所述用户推送特殊时期中不同时间段对应的吸奶模式。
117.在一实施例中，所述装置还包括吸奶时间调整单元，用于：
118.确定所述用户每天吸奶的时间信息；
119.根据所述时间信息，确定所述用户的工作时间以及休息时间；
120.根据所述用户的工作时间以及休息时间，调整所述不同时间段内符合所述用户的吸奶模式的吸奶时间。
121.在一实施例中，所述装置还包括，吸奶模式切换单元，用于：
122.当到达不同吸奶时间段时，向所述用户发送吸奶提示信息，并向所述用户推送对应的吸奶模式；或者
123.当到达不同吸奶时间段时，自动将当前吸奶模式转换为所述吸奶时间段对应的吸奶模式。
124.本技术实施例中，通过对用户的吸奶模式以及吸奶量进行统计，ai人工智能算法计算出不同时间段的最优吸奶模式，从而智能提示或者切换用户的吸奶模式，可以有效解决现有方式中用户自我判断吸奶模式不准确的问题，在不同的时间段提供最适合用户的吸奶模式，从而可以提高用户体验，避免对用户身体造成损伤。
125.关于基于自主学习的吸奶模式调整装置的具体限定可以参见上文中对于基于自主学习的吸奶模式调整方法的限定，在此不再赘述。上述基于自主学习的吸奶模式调整装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
126.在一个实施例中，提供了一种吸奶器，该吸奶器内部结构图可以如图8所示。包括处理器、存储器、网络接口。其中，处理器用于提供计算和控制能力。存储器包括可读存储介质。该可读存储介质可用于存储吸奶量和吸奶模式以及计算机控制指令。该网络接口可用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机可读指令被处理器执行时以实现一种基于自主学习的吸奶模式调整方法。
127.一种吸奶器，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机可读指令，处理器执行计算机可读指令时实现如上述基于自主学习的吸奶模式调整方法的步骤。
128.一种可读存储介质，可读存储介质存储有计算机可读指令，计算机可读指令被处理器执行时实现如上述基于自主学习的吸奶模式调整方法的步骤。
129.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机可读指令来指令相关的硬件来完成，所述的计算机可读指令可存储于一非易失性可读取存储介质或易失性可读存储介质中，该计算机可读指令在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(rom)、可编程rom(prom)、电可编程rom(eprom)、电可擦除可编程rom(eeprom)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(ram)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram(sram)、动态ram(dram)、同步dram(sdram)、双数据率sdram(ddrsdram)、增强型sdram(esdram)、同步链路(synchlink)dram(sldram)、存储器总线(rambus)直接ram(rdram)、直接存储器总线动态ram(drdram)、以及存储器总线动态ram(rdram)等。
130.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。
131.以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。