摘要
本发明公开了一种年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法,包括以下步骤:数据收集与预处理;模型预训练;预训练模型微调;双级集成学习,得到个体血压估计模型;基于模型计算最终血压预测结果。本发明提供的基于年龄分组微调和双级集成的无袖带个体血压估计方法,能够提升传统微调范式的血压估计性能。年龄分组微调强调匹配的年龄分组微调模型在无袖带血压估计中具有更优的准确性;双级集成学习单元包含特征级集成和结果级集成,前者基于年龄分组微调来融合多个微调模型的编码器特征和回归器权重,构建最佳的血压模型,后者能显著降低多个血压模型选择的不确定性,显著提升最终的血压估计精度。
技术关键词
血压估计方法
特征集成学习模型
年龄
血压估计模型
集成编码器
动脉血压波形
脉搏波
数据
预训练模型
无袖带血压估计
后验概率
模型预训练
对象
编码器特征
参数
样本
滤波器
输出特征
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点击率
综合评估方法
广告投放方法
规模
特征提取模块
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分支
基础
年龄预测方法
肌肉骨骼系统
年龄预测方法
生理
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超参数
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分层强化学习
信道资源分配方法
控制器
多智能体深度强化学习