利用人工智能的动态健康自适应监测方法及系统

本发明提供一种利用人工智能的动态健康自适应监测方法及系统，涉及健康监测技术领域，包括：通过多源异构健康数据，利用分层级扩散概率模型降噪并结合改进的注意力自编码器提取初步特征，再通过对比学习网络学习判别性特征，将判别性特征输入自适应小波神经网络进行多尺度特征分解后，输入动态图神经网络得到健康特征张量，利用分层级记忆增强网络获取时序特征，并结合动态路由胶囊网络和因果推理网络生成健康知识图谱，将时序特征和健康知识图谱输入深度贝叶斯网络进行健康风险评估，利用分层强化学习网络，结合多智能体协同优化系统和深度确定性策略梯度网络，并通过模型预测控制网络得到自适应监测方案。