CN117357754A - 智能家居制氧机及控制*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了智能家居制氧机及控制***，属于医疗设备技术领域，包括制氧机主体，制氧机主体另一侧的顶部固定设置有湿化杯，制氧机主体的表面固定连通有湿化管路，湿化管路的一端延伸至湿化杯的内部，湿化杯的顶部固定连通有出氧管路，出氧管路的一端固定连通有吸氧面罩，本发明中的智能家居制氧机能够根据用户的呼吸状态，从而选择是否进行药物治疗，并且若用户处于咳嗽状态，则能够根据用户的咳嗽程度从而确定药物用量，这样提高了智能家居制氧机的舒适性，若用户处于打鼾状态，则能够增大制氧机主体单位时间内通入的氧气流量，保证用户能够一次吸入足够多的氧气，提高了智能家居制氧机的安全性。
Description
技术领域
本发明属于医疗设备技术领域，具体地说，涉及智能家居制氧机及控制***。
背景技术
随着生活水平的显著提高、环境污染等问题日益加剧、工作节奏的快速推进，医疗保健和养生的话题愈加被重视起来，不同人群居家护理的健康需求意识以及相关健康特征和服务需求不断被扩充发展起来，随之而来的是机构护理、社区以及居家等多个单位的护理服务形式，氧疗也逐步成为家庭保健的一种新潮方式，通过吸氧可以改善身体的供氧状况，适用于中老年人、体质较差者、孕期妇女等存在不同程度生理性缺氧的人群，亦可在脑力或重体力消耗后消除疲劳、恢复身体机能，尤其是老年人身体功能、生理机能逐渐衰退导致容易患病，现有的制氧机一般是通过将药液进行雾化，并且通过氧气进入到人体的咽部、支气管以及肺部；
例如，申请公开号为CN115317737A的专利公开了一种智能医用雾化装置，包括射流雾化器、雾化输出管、氧气输入管和立体定型口罩等部件，通过将药液形成雾状，雾化药液通过口鼻直接进入咽部、支气管以及肺部，药物直接作用于病变部位以快速发挥药效，虽然上述专利实现了治疗的目的，但是还存在以下缺陷：
上述专利中的智能医用雾化装置只适用于医院环境，而不适用于家庭环境，因为上述智能医用雾化装置只能有两种模式，一种是只通入氧气，另一种则是通入氧气加雾化后的药液，但是现实环境较为复杂，例如老年人在家庭环境下使用制氧机时，会存在两种情况导致老年人呼吸不畅，第一是因为病情导致咳嗽，第二是打鼾导致呼吸不畅，而第二种是无法通过通入雾化药液的方式解决，同时上述专利中的智能医用雾化装置无法根据老年人的呼吸状态，从而选择是否进行药物治疗。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
为解决上述问题，本发明采用如下的技术方案。
智能家居制氧机，包括制氧机主体，制氧机主体一侧的顶部固定设置有湿化杯，制氧机主体的表面固定连通有湿化管路，湿化管路的一端延伸至湿化杯的内部，湿化杯的顶部固定连通有出氧管路，出氧管路的一端固定连通有吸氧面罩，吸氧面罩的一侧固定设置有声音传感器，声音传感器用于获取吸氧面罩内部的声音信息，声音信息包括声音频率和声音强度，湿化杯的内壁固定连接有储药箱，储药箱的底端固定连通有多个出药管路，多个出药管路的一侧均固定设置有电磁阀，储药箱的内部存放有用于舒缓喉部的药物。
优选地，储药箱为环形，储药箱的外侧与湿化杯的内壁紧贴。
优选地，湿化杯的内部填充有水溶液，湿化杯的内壁还设置有加热器，加热器位于水溶液中，储药箱和电磁阀均位于水溶液的上方。
优选地，制氧机主体另一侧的顶部还固定连接有杯架，湿化杯设置在杯架的内部。
优选地，制氧机主体另一侧的中部固定设置有流量计，流量计内部设有浮子。
优选地，制氧机主体的表面开设有出氧口，出氧口位于湿化杯的一侧，出氧口的一端固定连通有湿化管路。
智能家居制氧机的控制***，配置于上述的智能家居制氧机中，智能家居制氧机的控制***包括：
呼吸障碍分类模块，用于将声音信息输入到呼吸障碍分类模型中，获取呼吸障碍分类模型输出的用户动作类别，所述用户动作类别包括用户咳嗽和用户打鼾；
药量确定模块，基于用户动作类别和声音信息，确定储药箱向湿化杯的内部通入的药物用量，所述用户动作类别为用户咳嗽；
通氧频率确定模块，基于用户动作类别和声音信息，确定制氧机主体的通氧频率，所述用户动作类别为用户打鼾；
控制模块，根据通氧频率控制制氧机主体单位时间内通入的氧气流量或根据药物用量控制电磁阀的通电时长。
优选地，呼吸障碍分类模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括声音信息和用户动作类别，将声音信息和用户动作类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的声音信息作为输入数据，将训练集中的用户动作类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为呼吸障碍分类模型。
优选地，药物用量的确定方法为：
将声音信息输入到药物用量确定模型中，获取药物用量确定模型输出的药物用量；
药物用量确定模型的训练过程为：药物用量确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和药物用量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的药物用量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测药物用量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为药物用量确定模型。
优选地，通氧频率的确定方法为：
将声音信息输入到通氧频率确定模型中，获取通氧频率确定模型输出的通氧频率；
通氧频率确定模型的训练过程为：通氧频率确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和通氧频率，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的通氧频率作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测通氧频率的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为通氧频率确定模型。
有益效果
相比于现有技术，本发明的有益效果为：
本发明中的智能家居制氧机能够根据用户的呼吸状态，从而选择是否进行药物治疗，并且若用户处于咳嗽状态，则能够根据用户的咳嗽程度从而确定药物用量，这样提高了智能家居制氧机的舒适性，若用户处于打鼾状态，则能够增大制氧机主体单位时间内通入的氧气流量，保证用户能够一次吸入足够多的氧气，提高了智能家居制氧机的安全性。
附图说明
图1为智能家居制氧机的结构示意图；
图2为智能家居制氧机的后视图；
图3为智能家居制氧机的部分结构示意图；
图4为出氧管路与吸氧面罩连接时的结构示意图；
图5为吸氧面罩的内部结构示意图；
图6为湿化杯的正视图；
图7为湿化杯的内部结构示意图；
图8为图7中A处的放大结构示意图；
图9为控制***的示意图；
图10为湿化杯固定在制氧机主体一侧的示意图。
图中各附图标注与部件名称之间的对应关系如下：
10、制氧机主体；11、进气过滤部；12、显示板；13、电源开关；14、电源线；15、断路器；16、出氧口；17、雾化接口；20、流量计；30、湿化杯；31、杯架；32、湿化管路；33、储药箱；34、加热器；35、出药管路；36、电磁阀；40、出氧管路；50、二级过滤部；61、呼吸障碍分类模块；62、药量确定模块；63、通氧频率确定模块；64、控制模块；70、吸氧面罩；71、声音传感器。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式作详细的说明。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性地与其他实施例互相排斥的实施例。
实施例1
本实施例提供智能家居制氧机，如图1、图2、图7和图10所示，包括制氧机主体10，制氧机主体10一侧的中部固定设置有流量计20，制氧机主体10一侧的顶部固定设置有显示板12，制氧机主体10另一侧的顶部固定设置有湿化杯30，制氧机主体10的表面开设有出氧口16，出氧口16位于湿化杯30的一侧，出氧口16的一端固定连通有湿化管路32，湿化管路32的一端延伸至湿化杯30的内部，湿化杯30的顶部固定连通有出氧管路40，出氧管路40的一端固定连通有吸氧面罩70，制氧机主体10另一侧的中部固定设置有二级过滤部50；
本实施例中，制氧机主体10内部产生氧气，氧气通过湿化管路32进入到湿化杯30的内部，氧气进入到湿化杯30的内部被湿化，从湿化杯30的内部溢出到出氧管路40的内部，再从出氧管路40的内部进入到吸氧面罩70内，供用户进行呼吸，显示板12用于即时显示制氧机当前的氧浓度、定时时间和累计时间的数值，流量计20内部设有浮子，用户可通过观察流量计20内的浮子所处位置，判断流量大小，浮子不应超出流量计20上的刻度线；
制氧机主体10另一侧的底部固定设置有电源线14，制氧机主体10的底端设置有断路器15，制氧机主体10另一侧的顶部还固定设置有电源开关13和雾化接口17，制氧机主体10另一侧的顶部还固定连接有杯架31，杯架31的内部设置有湿化杯30，制氧机主体10一端的底部还设置有进气过滤部11；
具体地，如图2和图3所示，杯架31与湿化杯30之间便于拆卸，方便用户对湿化杯30进行清洗以及更换，同时当用户需要使用雾化功能时，旋开雾化接口17内部的堵头，接上雾化器即可实现雾化功能，值得注意的是，制氧机通过接上雾化器实现雾化功能属于现有技术，本实施例中不再过多的进行赘述，进气过滤部11优选为空气过滤器，外界的空气从进气过滤部11进入到制氧机主体10的内部，二级过滤部50能够对空气进行二次过滤，二级过滤部50优选为负离子净化器；
如图6、图7和图8所示，湿化杯30的内部填充有水溶液，湿化管路32的一端延伸至水溶液中，湿化杯30的内壁固定连接有储药箱33，储药箱33为环形，储药箱33的外侧与湿化杯30的内壁紧贴，储药箱33的底端固定连通有多个出药管路35，多个出药管路35的一侧均固定设置有电磁阀36，储药箱33和电磁阀36均位于水溶液的上方，储药箱33的内部存放有用于舒缓喉部的药物，湿化杯30的内壁还设置有加热器34，加热器34位于水溶液中；
本实施例中，制氧机主体10产生的氧气通过湿化管路32进入到湿化杯30内部的水溶液中进行湿化，被湿化后的氧气通过出氧管路40进入到吸氧面罩70的内部，当用户感到不适并且咳嗽时，会不利于用户对氧气的吸入，那么智能家居制氧机控制电磁阀36工作，储药箱33内部的药物会通过出药管路35进入到水溶液中，药物进入到水溶液中后被迅速的溶解，此时从水溶液中溢出的氧气会带有药物成分的水分子，氧气通过出氧管路40和吸氧面罩70进入到用户的喉部，水分子中的药物成分对喉部起到舒缓作用，减少用户咳嗽的频率以及降低咳嗽的力度，使得用户能够持续的进行吸氧，提高了智能家居制氧机使用的安全性；
如图4、图5和图7所示，吸氧面罩70的一侧固定设置有声音传感器71，声音传感器71用于获取吸氧面罩70内部的声音信息，声音信息包括声音频率和声音强度；
需要说明的是，本实施例中将声音传感器71设置在吸氧面罩70的外侧，增大吸氧面罩70的空间，这样能够给予用户的面部足够的活动空间，而咳嗽和打鼾的声音频率通常不同，咳嗽声音通常具有较高的声音频率，而打鼾声音通常较低。这是因为咳嗽涉及空气突然从肺部排出，产生高频的声音，而打鼾通常涉及软组织振动，产生低频声音，咳嗽声音通常比打鼾声音更响亮和有力。咳嗽涉及肺部和喉咙的肌肉收缩，所以声音较强烈。打鼾通常是由于松弛的软组织引起的，声音相对较弱，因此通过声音频率和声音强度对用户发出咳嗽声还是打鼾声进行识别。
实施例2
基于实施例1本实施例公开智能家居制氧机的控制***，所述控制***包括呼吸障碍分类模块61、药量确定模块62、通氧频率确定模块63和控制模块64；
呼吸障碍分类模块61，用于将声音信息输入到呼吸障碍分类模型中，获取呼吸障碍分类模型输出的用户动作类别，所述用户动作类别包括用户咳嗽和用户打鼾；
需要说明的是，声音信息包括声音频率和声音强度，咳嗽声音通常具有较高的声音频率并且咳嗽声音同样具有较高的声音强度，呼吸障碍分类模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括声音信息和用户动作类别，将声音信息和用户动作类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的声音信息作为输入数据，将训练集中的用户动作类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为呼吸障碍分类模型，分类器优选为卷积神经网络模型或朴素贝叶斯模型；
药量确定模块62，基于用户动作类别和声音信息，确定储药箱33向湿化杯30的内部通入的药物用量，所述用户动作类别为用户咳嗽；
具体地，当用户动作类别为用户咳嗽时，则表明用户在吸氧过程中发生了咳嗽，需要通过药物对用户的喉部进行舒缓，保证用户能够尽快恢复到正常吸氧状态，因此需要确定向湿化杯30内部的水溶液通入用于舒缓喉部的药物用量，药物用量的确定方法为：
将声音信息输入到药物用量确定模型中，获取药物用量确定模型输出的药物用量；
药物用量确定模型的训练过程为：药物用量确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和药物用量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的药物用量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测药物用量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为药物用量确定模型，回归网络优选为决策树回归模型或线性回归模型的一种；
其中，用于训练的药物用量为历史数据，是工作人员在实验环境下根据用户的反馈选取的最佳药物用量；
通氧频率确定模块63，基于用户动作类别和声音信息，确定制氧机主体10的通氧频率，所述用户动作类别为用户打鼾；
具体地，当用户动作类别为用户打鼾时，则表明用户在吸氧过程中进入了睡眠状态，那么当人在打鼾时，一次呼吸的时间通常比正常状态下要长，打鼾是因为在呼吸过程中，喉咙和软组织部分发生了部分堵塞或振动，导致呼吸流量减小，呼吸变得更加困难，因此需要相应的调整制氧机主体10的通氧频率，使得制氧机主体10在用户进行一次呼吸的时间能够实现多次的通氧，用户在进行一次呼吸的过程中能够获得足够多的氧气；
通氧频率的确定方法为：
将声音信息输入到通氧频率确定模型中，获取通氧频率确定模型输出的通氧频率；
通氧频率确定模型的训练过程为：通氧频率确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和通氧频率，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的通氧频率作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测通氧频率的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为通氧频率确定模型，回归网络优选为决策树回归模型或线性回归模型的一种；
其中，用于训练的通氧频率为历史数据，是工作人员在实验环境下根据用户的反馈选取的最佳通氧频率；
控制模块64，根据通氧频率控制制氧机主体10单位时间内通入的氧气流量或根据药物用量控制电磁阀36的通电时长；
需要说明的是，本实施例中控制模块64使得制氧机主体10单位时间内通入氧气的次数变多，从而增大制氧机主体10单位时间内通入的氧气流量，这样在用户处于打鼾状态时，进行一次呼吸的过程能够吸入氧气流量变多，从而保证用户能够一次吸入足够多的氧气，药物用量指的是从储药箱33内部进入到湿化杯30内部水溶液中药物剂量，储药箱33内部存放有用于舒缓喉部的药物，药物通过出药管路35进入到水溶液中，那么控制电磁阀36的通电时长相当于控制了药物进入到水溶液中的剂量，药物进入到水溶液中后迅速溶化，当氧气进入到水溶液中，再从水溶液中溢出时，氧气中会带有药物成分的水分子，溶解在水溶液中的药物越多，则氧气中带有药物成分的水分子越多，从而对用户的喉部作用就越强，使得用户从咳嗽状态中迅速的恢复；
本实施例中的控制***能够根据用户的呼吸状态，从而选择是否进行药物治疗，并且若用户处于咳嗽状态，则能够根据用户的咳嗽程度从而确定药物用量，这样提高了智能家居制氧机的舒适性，若用户处于打鼾状态，则能够增大制氧机主体10单位时间内通入的氧气流量，保证用户能够一次吸入足够多的氧气，提高了智能家居制氧机的安全性。
上述公式均是去量纲取其数值计算，公式是由采集大量数据进行软件模拟得到最近真实情况的一个公式，公式中的预设参数、权重以及阈值选取由本领域的技术人员根据实际情况进行设置。
上述实施例，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或其他任意组合来实现。当使用软件实现时，上述实施例可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令或计算机程序。在计算机上加载或执行所述计算机指令或计算机程序时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以为通用计算机、专用计算机、计算机网络或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线网络或无线网络方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集合的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)或者半导体介质。半导体介质可以是固态硬盘。
本领域普通技术人员可意识到，结合本发明中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的***、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***、装置和方法，可以通过其他的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其他的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。
最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.智能家居制氧机，其特征在于，包括制氧机主体(10)，制氧机主体(10)一侧的顶部固定设置有湿化杯(30)，制氧机主体(10)的表面固定连通有湿化管路(32)，湿化管路(32)的一端延伸至湿化杯(30)的内部，湿化杯(30)的顶部固定连通有出氧管路(40)，出氧管路(40)的一端固定连通有吸氧面罩(70)，吸氧面罩(70)的一侧固定设置有声音传感器(71)，声音传感器(71)用于获取吸氧面罩(70)内部的声音信息，声音信息包括声音频率和声音强度，湿化杯(30)的内壁固定连接有储药箱(33)，储药箱(33)的底端固定连通有多个出药管路(35)，多个出药管路(35)的一侧均固定设置有电磁阀(36)，储药箱(33)的内部存放有用于舒缓喉部的药物。
2.根据权利要求1所述的智能家居制氧机，其特征在于，储药箱(33)为环形，储药箱(33)的外侧与湿化杯(30)的内壁紧贴。
3.根据权利要求1所述的智能家居制氧机，其特征在于，湿化杯(30)的内部填充有水溶液，湿化杯(30)的内壁还设置有加热器(34)，加热器(34)位于水溶液中，储药箱(33)和电磁阀(36)均位于水溶液的上方。
4.根据权利要求1所述的智能家居制氧机，其特征在于，制氧机主体(10)一侧的顶部还固定连接有杯架(31)，湿化杯(30)设置在杯架(31)的内部。
5.根据权利要求1所述的智能家居制氧机，其特征在于，制氧机主体(10)另一侧的中部固定设置有流量计(20)，流量计(20)内部设有浮子。
6.根据权利要求1所述的智能家居制氧机，其特征在于，制氧机主体(10)的表面开设有出氧口(16)，出氧口(16)位于湿化杯(30)的一侧，出氧口(16)的一端固定连通有湿化管路(32)。
7.智能家居制氧机的控制***，配置于权利要求1-6中任一项所述的智能家居制氧机中，其特征在于，所述智能家居制氧机的控制***包括：
呼吸障碍分类模块(61)，用于将声音信息输入到呼吸障碍分类模型中，获取呼吸障碍分类模型输出的用户动作类别，所述用户动作类别包括用户咳嗽和用户打鼾；
药量确定模块(62)，基于用户动作类别和声音信息，确定储药箱(33)向湿化杯(30)的内部通入的药物用量，所述用户动作类别为用户咳嗽；
通氧频率确定模块(63)，基于用户动作类别和声音信息，确定制氧机主体(10)的通氧频率，所述用户动作类别为用户打鼾；
控制模块(64)，根据通氧频率控制制氧机主体(10)单位时间内通入的氧气流量或根据药物用量控制电磁阀(36)的通电时长。
8.根据权利要求1所述的智能家居制氧机的控制***，其特征在于，呼吸障碍分类模型的训练过程为：获取多组数据，数据包括声音信息和用户动作类别，将声音信息和用户动作类别作为样本集，将样本集划分为训练集和测试集，构建分类器，将训练集中的声音信息作为输入数据，将训练集中的用户动作类别作为输出数据，对分类器进行训练，得到初始分类器，利用测试集对初始分类器进行测试，输出满足预设准确度的分类器作为呼吸障碍分类模型。
9.根据权利要求1所述的智能家居制氧机的控制***，其特征在于，药物用量的确定方法为：
将声音信息输入到药物用量确定模型中，获取药物用量确定模型输出的药物用量；
药物用量确定模型的训练过程为：药物用量确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和药物用量，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的药物用量作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测药物用量的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为药物用量确定模型。
10.根据权利要求1所述的智能家居制氧机的控制***，其特征在于，通氧频率的确定方法为：
将声音信息输入到通氧频率确定模型中，获取通氧频率确定模型输出的通氧频率；
通氧频率确定模型的训练过程为：通氧频率确定模型的训练过程为：获取样本数据集，所述样本数据集中包括声音信息和通氧频率，将样本数据集划分为样本训练集和样本测试集，构建回归网络，以样本训练集中的声音信息作为回归网络的输入数据，以样本训练集中的通氧频率作为回归网络的输出数据，对回归网络进行训练，得到用于预测通氧频率的初始回归网络，利用样本测试集对初始回归网络进行测试，输出满足预设测试准确度的回归网络作为通氧频率确定模型。
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