摘要
本申请实施例公开了一种提醒按时服药的方法及装置,方法包括获取用户的多维度服药信息数据,根据多维度服药信息数据生成多模态序列;利用第一层次粒子滤波算法获得观测序列;利用第二层次粒子滤波算法,根据观测序列生成第一粒子组,第一粒子组中的粒子表示用户可能的服药状态和上下文;利用第三层次粒子滤波算法,根据漏服概率和上下文状态分布生成第二粒子组,第二粒子组中的每个粒子表示一种提醒策略;通过模拟提醒策略在上下文状态分布的预期服药概率,计算策略成功率,并结合贝叶斯优化,动态选择最优提醒策略;根据最优提醒策略,向用户发送服药提醒。本申请生成了个性化的服药提醒,提高了服药提醒的效率。
技术关键词
粒子滤波算法
状态转移模型
序列
隐马尔可夫模型
策略
转移概率矩阵
社交
滤波单元
Welch算法
动态
浅层神经网络
多模态数据融合
监督学习方法
传感器噪声
生理
存储程序指令
数据获取单元