基于深度学习的儿童肥胖风险预测系统

本发明公开了基于深度学习的儿童肥胖风险预测系统，属于数据处理技术领域，系统包括：儿童序列数据整合模块、智能儿童肥胖预测模块、可学习参数优化模块和预测报告生成模块。本发明具体是构建儿童之间的图结构，通过卷积操作提取局部时间特征，引入位置编码和多头自注意力机制，提取全局时间特征，将局部时间特征与全局时间特征进行融合，结合可学习的邻接矩阵和动态加权矩阵，得到时空特征进行预测；设定划分阈值来划分个体位置，基于选择出的个体位置、适应度变化速率和动控系数生成突变位置，根据适应度比较和个体位置检测完成更新，找到最优参数，能够更准确地评估儿童的肥胖风险，为早期干预提供更可靠的依据。