公开(公告)号：CN101916334A

公开(公告)日：2010-12-15

申请号：CN201010254049.1

申请日：2010-08-16

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐华 ,  万伟 ,  张文浩 ,  崔安颀 ,  胡新成 ,  邓刚 ,  希勒布兰德·格雷格

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种皮肤状况预测方法，包括获取受试者的皮肤数据，并对皮肤数据进行数字化以得到皮肤的特征属性；采用特征提取方法提取特征属性中的关键特征，以得到关键特征按照其重要程度的排序结果，并对排序后的每一个关键特征进行归一化处理；利用归一化处理后的关键特征作为训练数据集训练迭代神经网络，以生成基于神经网络的预测模型；利用基于神经网络的预测模型对测试者的皮肤状况进行预测和分析，根据分析结果生成并输出针对测试者的皮肤改进意见本发明的皮肤状况预测方法及预测系统，相对传统的预测方法节省时间和成本，且简单易行。并且可重复训练并基于更多的训练数据进行学习，其运行效果符合现有实验结果，对未知数据也表现合理。

公开(公告)号：CN101916334B

公开(公告)日：2015-08-12

申请号：CN201010254049.1

申请日：2010-08-16

Applicant: 清华大学

Inventor： 徐华 ,  万伟 ,  张文浩 ,  崔安颀 ,  胡新成 ,  邓刚 ,  希勒布兰德·格雷格

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开了一种皮肤状况预测方法，包括获取受试者的皮肤数据，并对皮肤数据进行数字化以得到皮肤的特征属性；采用特征提取方法提取特征属性中的关键特征，以得到关键特征按照其重要程度的排序结果，并对排序后的每一个关键特征进行归一化处理；利用归一化处理后的关键特征作为训练数据集训练迭代神经网络，以生成基于神经网络的预测模型；利用基于神经网络的预测模型对测试者的皮肤状况进行预测和分析，根据分析结果生成并输出针对测试者的皮肤改进意见本发明的皮肤状况预测方法及预测系统，相对传统的预测方法节省时间和成本，且简单易行。并且可重复训练并基于更多的训练数据进行学习，其运行效果符合现有实验结果，对未知数据也表现合理。