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摘要：本发明涉及智能汗蒸房技术领域，本发明公开了一种基于汗蒸房的自学习智能控制方法，包括以下步骤：S1、将传感器模块、处理器模块、存储模块、通信模块和用户接口模块共同组成基于汗蒸房的自学习智能控制系统，传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器，用于实时监测汗蒸房内的环境参数，该基于汗蒸房的自学习智能控制方法，能够学习和识别不同用户的偏好模式，并根据这些偏好动态调整汗蒸房的环境参数，而且通过用户反馈，系统能够不断优化控制策略，进一步提升用户满意度，同时处理器模块利用历史数据和实时数据进行预测，提前调整环境参数，减少不必要的能耗，确保系统始终保持最佳状态，提高用户体验效果。

主权项：1.一种基于汗蒸房的自学习智能控制方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将传感器模块、处理器模块、存储模块、通信模块和用户接口模块共同组成基于汗蒸房的自学习智能控制系统，传感器模块包括温度传感器、湿度传感器、空气质量传感器，用于实时监测汗蒸房内的环境参数，处理器模块用于处理和分析传感器数据，执行神经网络算法，存储模块用于存储用户偏好、环境数据和历史记录，通信模块用于与外部设备和服务器进行数据通信，实现远程监控和控制，用户接口模块可通过触摸屏、移动App用于用户输入和反馈，传感器模块负责采集汗蒸房内的环境参数内部的环境数据，并将数据发送到处理器模块，处理器模块接收到传感器模块数据后，会将数据存储到存储模块中，处理器模块通过通信接口与通信模块连接，用户接口模块与处理器模块连接，通信模块通过无线或有线网络与外部系统进行通信；S2、通过传感器模块实时采集汗蒸房内的温度、湿度和空气质量的环境数据，同时可以通过用户接口模块记录用户的偏好设置和实时反馈；S3、处理器模块将传感器模块采集到的环境数据和用户接口模块记录的偏好设置、反馈输入到神经网络模型中，通过深度学习算法，处理器模块识别用户的偏好模式和环境变化规律，同时利用历史数据和实时数据进行预测，提前调整环境参数以达到最佳效果，此过程来训练神经网络模型；S4、处理器模块根据神经网络模型的输出结果，自动调整汗蒸房的温度、湿度和空气质量的参数；S5、用户通过用户接口模块可对当前环境的满意度提供反馈；S6、处理器模块根据用户反馈，进一步优化神经网络模型和控制策略；S7、系统在每次使用后更新用户偏好和环境数据，逐步优化神经网络模型，来适应不同用户的个性化需求和环境变化，实现智能化控制。

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