摘要
本发明涉及一种基于人工智能的智慧护理管理系统,具体涉及智慧护理服务领域,通过整合多源异构数据和先进的人工智能技术,实现了高效且个性化的护理服务,系统利用动态图卷积网络将可穿戴设备、生理信号、环境数据和情感数据融合为低维时空特征,极大提高了数据处理效率,通过联邦学习框架和梯度蒸馏机制,在本地训练LSTM模型,优化隐私保护的同时减少通信负担,动态路径生成模块分析用户行为,生成个性化护理路径并标记潜在风险,最后,元强化学习机制对特征加权系数进行动态调整,确保新用户在15分钟内适配,显著提高护理服务的智能化、精准性和效率。
技术关键词
护理管理系统
策略
李雅普诺夫指数谱
LSTM模型
非监督学习方法
模块
动态
非线性动力学
穿戴设备
跨模态数据
闭环控制
多源异构数据
非线性结构
机制
生成控制指令
标记
风险