摘要
本发明公开了一种基于穿戴设备的人体健康监测方法,包括:S1,获取目标对象的生理数据;S2,对生理数据添加健康状态标签;将生理数据按照采集的时间转化为时间序列,记为生理时间序列;S3,对生理时间序列进行数据增强处理,使用贝叶斯方法和信息熵来评估增强后的生理时间序列;S4,对生理重建序列进行评估,确定生理重建序列的重建效果;S5,对生理重建序列进行特征提取,将提取的特征输入到双向长短记忆网络,得到生理重建序列的分类结果。本发明的有益效果为提高了数据处理和分类的效率,提高了健康状态监测的可靠性和实用性。
技术关键词
人体健康监测方法
生理
穿戴设备
序列
长短记忆网络
贝叶斯方法
信息熵
压缩感知算法
健康状态监测
时序特征
皮尔逊相关系数
数据
参数
标签
元素
亚健康
注意力
对象
时间段
策略
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指标
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序列
充放电循环次数
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数据
病患状态监测方法
机器学习算法
模型算法
医疗设备
健康监测方法
智能预警方法
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水位预警技术
图像
相机