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腕部皮肤上的热流传感器来测量在逐渐瞬态温度变化下热交换率
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场景#3（所有数据点组合的交叉验证）：在该场景中，我们模拟了更全面的培训的影响，在该培训中，将对来自两次体验的数据进行培训和测试。图15显示了18名参与者通过交叉验证使用所有数据进行个人热舒适性学习的准确性箱线图。如前所示，一般趋势是通过将生理特征作为算法的输入参数来提高性能。具体而言，通过使用显示出最佳整体性能的RF算法，以空气温度为唯一特征的中值精度为70.8%，但随着皮肤温度的增加，中值精度增加到93.2%，随着热流的增加，中值精度增加到97.0%。因此，结果表明，与使用常用皮肤温度相比，使用热交换率值可提高性能。从三个模型的性能来看，当除环境温度外同时使用皮肤温度和热流时，观察到最佳性能，尽管热交换率的提高似乎更有效。 保存图片、插图等的外部文件。 对象名称为sensors-19-03691-g015.jpg 在单独的窗口中打开 图15 使用三种机器学习算法（对整个数据集的所有数据进行交叉验证）对18名参与者进行个人热舒适性学习的精度箱线图。 去： 5.结论 在本研究中，通过采用包括实验数据收集和数据分析（包括机器学习建模）在内的方法，我们试图探索热流传感器在推断个人对人在回路舒适驱动HVAC操作的热舒适偏好方面的可行性和有效性。鉴于面部和手腕区域通常暴露在室内环境中，并已用于热舒适建模研究（利用计算机视觉和可穿戴传感技术），我们使用受试者面部和腕部皮肤上的热流传感器来测量在逐渐瞬态温度变化下热交换率和皮肤温度的变化。研究了热生理反应、周围环境、人-环境热交换和乘员热偏好之间的相关性。热交换率与热偏好呈高度正相关（中值为0.92和0.94），与空气温度呈高度负相关（中值为−0.94和−0.97）和皮肤温度（中值为−0.87和−0.95). 此外，我们使用分类算法研究了个人热舒适性推断的性能，并观察到当使用热交换率和环境温度作为特征时，平均准确率为97.0%。与使用皮肤温度和环境温度作为特征的情况相比，使用皮肤的热交换率可以更好地推断参与者的热舒适偏好。因此，热通量传感的采用被证明有希望集成到舒适驱动的人在回路HVAC操作中。 在实验过程中，我们观察到一个与传感器相关的限制，即传感器与皮肤表面之间需要稳定接触。鉴于我们实验的可控性，这一限制并没有在我们的数据处理中造成任何障碍。然而，在现场试验中应用这种传感方式时，需要采取进一步的预防措施，以确保数据的质量。在将传感系统集成到可穿戴设备（如现场实验原型或智能手表）的设想中，除了设计用于可靠皮肤接触的频带外，还可以开发算法来监测皮肤和传感器之间的接触水平，以进行可靠的数据采集。因此，后处理算法的设计应与从传感器获得的可靠接触时间和数据质量相一致。此外，我们在瞬态温度条件下进行了实验研究，以研究其灵敏度和适用性。需要进行进一步的可行性研究，以便在现场研究中深入了解系统的性能，在现场研究中，热条件的变化和传感器的使用较少受到控制。 用于热舒适推断的机器学习研究的另一个实际限制是为训练算法提供标记数据。在人体热舒适性方面，个人标签是来自个人的主观投票。研究表明，在相似的环境温度条件下，人们报告相似热感觉投票的一致性较低。这是一个触发使用人类生理反应的因素，以更好地将身体体验与环境条件相关联
 
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