摘要
本发明公开了一种基于智能手表的用户健康数据监测方法及系统,涉及智能穿戴健康监测技术领域,包括通过希尔伯特变换和互谱密度进行优化,使用MCMC进行稀疏系数的迭代,使用Ortho‑SSA降维构造轨迹矩阵,通过ReliefF和VC‑SSA进行筛选,初始化GBTN模型,使用NAS进行调整,通过联邦平均和增量学习进行整合,对健康状态进行监测。本发明通过VIB模型、互谱密度优化、GMM噪声建模以及MCMC稀疏迭代,准确捕捉模态间的动态耦合关系,提升数据表征的鲁棒性,通过因果推理和联邦学习进行融合,提高健康监测状态的准确性。
技术关键词
健康数据监测方法
智能手表
LDPC矩阵
稀疏字典
健康数据监测系统
跨模态
模型更新
功率谱密度估计
降维特征
噪声模型
低密度奇偶校验
健康监测技术
多模态传感器
拉普拉斯
MQTT协议
隐私特征
指令
系统为您推荐了相关专利信息
模式切换方法
智能手表
磁阻传感器
编码开关
轻触开关
弧形连杆
建筑机器人
摄像组件
面部护罩
控制主板
自动配料控制系统
配料控制方法
关键帧
混合电机
信息核
字典学习模型
矩阵
工业设备数据处理
花朵授粉优化算法
面向工控