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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119475100B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510036178.X，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法是由郭霖;张宸源;郭冉;龙军设计研发完成，并于2025-01-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法，方法包括：获取多个不同模态的生命体征时序数据；将多个生命体征时序数据输入切片分块频域时间序列处理模块进行预处理，得到增强特征矩阵，预处理包括：对每个生命体征时序数据进行时间片段划分，得到多个片段数据，对每个片段数据进行特征提取，得到时域片段特征，对每个时域片段特征进行频域转换，得到频域片段特征，将频域片段特征转换回时间域，获得增强特征矩阵；将增强特征矩阵输入Transformer模块，得到健康状态预测结果，Transformer模块包括编码器模块、解码器模块和输出层模块。本发明能够提升模型在应对多模态和动态特征时的适应性与泛化性。

本发明授权一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多生命体征时序数据的健康状态预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取进行标准化后的多个不同模态的生命体征时序数据；将多个所述生命体征时序数据输入切片分块频域时间序列处理模块进行预处理，得到增强特征矩阵，所述预处理包括：对每个所述生命体征时序数据进行时间片段划分，得到多个片段数据，对每个所述片段数据进行特征提取，得到对应的时域片段特征，对每个所述时域片段特征进行频域转换，得到对应的频域片段特征，再将所述频域片段特征转换回时间域，以获得所述增强特征矩阵；将所述增强特征矩阵输入Transformer模块，得到健康状态预测结果，所述Transformer模块包括依次连接的编码器模块、解码器模块和输出层模块；所述Transformer模块还包括模拟去噪模块，所述将所述增强特征矩阵输入Transformer模块，得到健康状态预测结果，包括：将所述增强特征矩阵输入所述编码器模块，得到初始输出特征矩阵；将所述初始输出特征矩阵输入所述模拟去噪模块进行模拟逐步去噪处理，得到最终输出特征矩阵，所述模拟逐步去噪处理包括：获取预设的噪声矩阵、去噪矩阵和步数阈值，在所述初始输出特征矩阵上添加所述噪声矩阵，得到加噪特征矩阵，使用所述去噪矩阵对当前的所述加噪特征矩阵进行逐步去噪处理，直至去噪步数达到所述步数阈值，得到去噪完成的所述最终输出特征矩阵；将所述最终输出特征矩阵输入所述解码器模块，得到解码输出数据；将所述解码输出数据输入所述输出层模块，得到所述健康状态预测结果。

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