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专利号: 2017111065179
申请人: 乐无忧健康科技无锡有限公司
专利类型:发明专利
专利状态:已下证
更新日期:2023-12-10
缴费截止日期: 暂无
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摘要:

权利要求书:

1.一种生理信息数据的分析评价系统,其特征在于,包括数据输入模块、数据分类模块、单项健康指数计算模块、健康指数综合加权模块,所述单项健康指数计算模块中包括升正态分布数据计算模块、降正态分布数据计算模块和平台型分布数据计算模块,所述单项健康指数计算模块中还设有历史数据分析模块,所述历史数据分析模块中设有归一化指数调整模块,所述历史数据分析模块于对新生理信息数据、相应历史生理信息数据和参考目标值进行对比分析,得到该项生理信息数据的历史变化趋势结果,所述归一化指数调整模块根据历史变化趋势结果对新生理信息数据的归一化指数进行调整。

2.如权利要求1所述的一种生理信息数据的分析评价系统,其特征在于:所述单项健康指数计算模块中还设有健康指数调整模块,所述健康指数调整模块对新健康指数及其相应历史健康指数进行综合加权,得到该健康指数的调整值。

3.如权利要求2所述的一种生理信息数据的分析评价系统,其特征在于:所述健康指数综合加权模块中还设有健康指数分组模块,所述健康指数分组模块包括健康指数分组求和模块和健康指数标准化模块,所述健康指数分组求和模块对生理信息数据进行分组并计算各分组内各项生理信息数据的健康指数总值,所述健康指数标准化模块对各分组的健康指数总值进行标准化处理,得到健康指数标准化总值。

4.如权利要求3所述的一种生理信息数据的分析评价系统,其特征在于:所述数据分类模块中还设有中心型分布数据分类模块和阶跃型分布数据分类模块,所述单项健康指数计算模块中设有中心型分布数据计算模块和阶跃型分布数据计算模块,所述中心型分布数据计算模块用于计算中心型分布数据分类模块中的生理信息数据,所述阶跃型分布数据计算模块用于计算阶跃型分布数据分类模块中的生理信息数据,所述中心型分布数据计算模块中还包含未知参数推算模块,用以推算未知参数,所述健康指数综合加权模块中还包括健康指数筛选模块,所述健康指数筛选模块提取各分组的标准化健康指数总值及组内最小健康指数,生成二维表。

5.一种根据权利要求1-4之一所述系统进行生理信息数据的分析评价方法,其特征在于:包括数据输入、数据分类、单项健康指数计算、健康指数综合加权的步骤,所述单项健康指数计算中包括升正态分布数据计算、降正态分布数据计算和平台型分布数据计算,对于存在历史生理信息数据的新生理信息数据,则提取至少一项历史生理信息数据,将新生理信息数据和历史生理信息数据按照时间顺序依次与该生理信息数据的参考目标值相比较,得到该项生理信息数据的历史变化趋势结果,并依据该历史变化趋势结果对新生理信息数据的归一化指数结果进行相应调整。

6.如权利要求5所述的一种生理信息数据的分析评价方法,其特征在于,所述健康指数分组模块中健康指数分组求和模块对生理信息数据进行分组并计算各分组内各项生理信息数据的健康指数总值,健康指数分组模块中所述健康指数标准化模块对各分组的健康指数总值进行标准化处理,得到健康指数标准化总值,对于存在历史健康指数的新健康指数,则提取至少一项历史健康指数,对新健康指数及其历史健康指数分别赋予加权值,计算出该健康指数的调整值。

7.如权利要求6所述的一种生理信息数据的分析评价方法,其特征在于,提取两项历史生理信息数据,将新生理信息数据和历史生理信息数据按照时间顺序依次与该生理信息数据的参考目标值相比较,当历史变化趋势结果为单向远离时,即x(t)x(t-1)>x(t-2)>a,则对新生理信息数据的归一化指数结果削减0.5,即y=f-0.5,其中a表示参考目标值,x(t)表示新生理信息数据的检测值,x(t-1)表示时间较近的历史生理信息数据的检测值,x(t-2)表示时间较远的历史生理信息数据的检测值,又提取新健康指数的两项历史健康指数,并对新健康指数及其历史健康指数分别赋予随着测定时间的渐远而依次减小的加权值,计算出该健康指数的调整值,即 其中f′(t)为该健康指数的调整值,f(t)为新健康指数,f(t-1)为时间较近的历史健康指数,f(t-2)为时间较远的历史健康指数,新健康指数的加权值h1=1,时间较近的历史健康指数的加权值h2=0.6,时间较远的历史健康指数的加权值h3=0.4。

8.如权利要求7所述的一种生理信息数据的分析评价方法,其特征在于,所述数据分类中增设中心型分布数据分类与阶跃型分布数据分类,所述中心型分布数据分类下的生理信息数据采用中心型分布函数进行归一化处理,所述阶跃型分布数据分类下的生理信息数据采用阶跃型分布函数进行归一化处理,对各分组的标准化健康指数总值及组内最小健康指数进行提取,生成二维表。

9.如权利要求8所述的一种生理信息数据的分析评价方法,其特征在于,所述中心型分布函数为 其中a代表健康状态下的该生理信息数据的最佳值,b代表尺度参数,所述阶跃型分布函数为 对中心型分布函数中的不确定参数进行推算,包括:

当生理信息数据为自然数且最佳值a已知的情况下,设定健康指数f=0.1,通过函数计算获得尺度参数b的取值,

当生理信息数据为区间[c,d]的情况下,设定区间边界值对应的健康指数f=0.85,通过函数 计算获得最佳值a和尺度参数b的取值。