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基于多源健康感知数据融合的生理特征判别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于多源健康感知数据融合的生理特征判别方法,包括:获取健康感知数据并进行预处理;构建医学感测数据矩阵;基于门控循环单元网络,融合学习医学感测数据矩阵和个人体质记录数据向量的隐藏特征;基于生理特征状况数据,采用条件概率方法计算任意一类生理特征对另一类生理特征的影响系数,构建生理特征关联矩阵;通过全连接网络将隐藏特征转换为多类别生理特征的判别概率,并将判别概率与生理特征关联矩阵相乘,获得最终的生理特征判别结果。本发明方法能够融合学习多源异构健康感知数据,并充分利用生理特征之间潜在的相关性。在基于海量的健康感知数据计算中,具有更好的检测效果。

著录项

  • 公开/公告号CN114504298A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京航空航天大学;

    申请/专利号CN202210071255.1

  • 发明设计人 顾晶晶;霍甜媛;

    申请日2022-01-21

  • 分类号A61B5/00;

  • 代理机构南京理工大学专利中心;

  • 代理人朱炳斐

  • 地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号

  • 入库时间 2023-06-19 15:22:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-17

    公开

    发明专利申请公布

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