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申请/专利权人：成都怡康科技有限公司

摘要：本发明涉及智慧健康技术领域，尤其涉及一种健康状态监测方法、装置、健康驿站仓、设备及介质，方法，包括：采集目标用户的各项生理指标数据，该生理指标数据包括身高、体重、BMI指数、肺活量、肺通气量、视力和血压信息的一维数据、心电的时序数据以及人体成分检测结果的多维数据；分别对这些数据进行处理，得到各自对应的处理结果；基于数据库中的数据集，训练XGBoost模型，得到目标XGBoost模型，数据库中的数据集包括历史用户的各项历史生理指标数据对应的历史处理结果以及相应的历史健康状态，目标XGBoost模型用于计算用户的健康状态；基于目标用户的各项生理指标数据的处理结果和目标XGBoost模型，得到目标用户的健康状态，能快速且便捷地得到用户的健康状态信息。

主权项：1.一种健康状态监测装置，其特征在于，包括：采集模块，用于采集目标用户的各项生理指标数据，所述生理指标数据包括身高、体重、BMI指数、肺活量、肺通气量、视力和血压信息的一维数据、心电的时序数据以及人体成分检测结果的多维数据；处理模块，用于分别对所述一维数据、所述时序数据以及多维数据进行处理，得到各自对应的处理结果，处理模块，用于：对所述目标用户的身高、体重、BMI指数、肺活量、肺通气量、视力和血压信息进行离差标准化，得到离差标准化数据；对心电的时序数据采用中值滤波处理，得到平滑心电数据；对所述平滑心电数据进行傅里叶变换和去噪处理，得到心拍数据；截取预设时间段的心拍数据输入LSTM网络模型中，得到所述目标用户的心律检测结果；对人体成分检测结果采用主成分分析法进行处理，得到主成分结果；建立多元回归模型；基于所述主成分结果和所述多元回归模型，得到人体成分检测的分数;处理模块，用于：对所述目标用户的身高、体重、BMI指数、肺活量、肺通气量、视力和血压信息进行离差标准化，具体按照如下公式进行，得到离差标准化数据：其中，为任一一维数据的最小值，为相应的一维数据的最大值，为相应的一维数据的离差标准化数据，为任一一维数据；处理模块，用于：截取预设时间段的心拍数据输入LSTM网络模型中，得到所述目标用户的心律是否失常的二分类结果；处理模块，用于：对人体成分检测结果采用主成分分析法进行处理，得到主成分结果具体如下：其中，为主成分结果，分别为人体各个成分检测结果，为人体成分的个数，分别为各个人体成分对应的回归系数，为各个人体成分对应的回归系数的集合总称；多元回归模型具体为如下公式：其中，为人体成分检测的分数，为误差项；训练模块，用于基于数据库中的数据集，训练XGBoost模型，并建立优化目标函数，在所述优化目标函数满足预设条件时，得到目标XGBoost模型，所述数据库中的数据集包括历史用户的各项历史生理指标数据对应的历史处理结果以及相应的历史健康状态，所述目标XGBoost模型用于计算用户的健康状态，所述训练模块，用于：基于数据库中的数据集，训练XGBoost模型，并建立优化目标函数如下：其中，，为成本函数，为XGBoost模型的模型输出，为正则化项，为树的个数，为第课树样本的叶子节点的映射，为优化目标函数；在所述优化目标函数达到最小值时，得到目标XGBoost模型；应用模块，用于基于所述目标用户的各项生理指标数据的处理结果和所述目标XGBoost模型，得到所述目标用户的健康状态。

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