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申请/专利权人：吉林大学
摘要：本发明公开一种智能陪护设备控制方法及其系统，涉及智能陪护技术领域。该方法包括：将生理状态参数的时间序列分别按照参数样本维度进行数据规整并进行时序编码以得到血压时序关联隐含特征向量和血糖时序关联隐含特征向量；然后将血压时序关联隐含特征向量和血糖时序关联隐含特征向量通过基于高斯先验分布引导的特征融合模块以得到血糖‑血压先验约束下时序关联特征向量，以确定是否产生生理状态紧急预警提示信号至社区医疗中心。这样，不仅能够避免传统方案的阈值监测报警方式带来的漏报、误报和滞后性的问题，还能够针对不同的老年人对象提供个性化的生理状态监测服务，以更好地满足用户的健康管理需求。
主权项：1.一种智能陪护设备控制方法，其特征在于，包括：接收由智能穿戴设备采集的被监控老年人对象的生理状态参数的时间序列，其中，所述生理状态参数包括血压值和血糖值；将所述生理状态参数的时间序列分别按照参数样本维度进行数据规整以得到血压值的时间序列和血糖值的时间序列；分别对所述血压值的时间序列和所述血糖值的时间序列进行时序编码以得到血压时序关联隐含特征向量和血糖时序关联隐含特征向量；将所述血压时序关联隐含特征向量和所述血糖时序关联隐含特征向量通过基于高斯先验分布引导的特征融合模块以得到血糖-血压先验约束下时序关联特征向量；基于所述血糖-血压先验约束下时序关联特征向量，确定是否产生生理状态紧急预警提示信号至社区医疗中心；其中，将所述血压时序关联隐含特征向量和所述血糖时序关联隐含特征向量通过基于高斯先验分布引导的特征融合模块以得到血糖-血压先验约束下时序关联特征向量，包括：分别计算所述血压时序关联隐含特征向量和所述血糖时序关联隐含特征向量的先验因子以得到血压时序关联先验特征向量和血糖时序关联先验特征向量；计算所述血压时序关联先验特征向量和所述血糖时序关联先验特征向量之间的按位置加和以得到所述血糖-血压先验约束下时序关联特征向量。
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百度查询： 吉林大学 智能陪护设备控制方法及其系统
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