本發(fā)明屬于智能穿戴設(shè)備監(jiān)測(cè)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于大數(shù)據(jù)分析的人體健康度評(píng)價(jià)方法。

背景技術(shù)：

近年來，隨著終端技術(shù)的不斷發(fā)展，各種諸如智能手環(huán)、智能手表等智能終端設(shè)備不斷涌入市場(chǎng)，極大地豐富了用戶的終端設(shè)備體驗(yàn)享受，然而，市場(chǎng)上現(xiàn)有的智能可穿戴設(shè)備仍然存在一些不足之處：當(dāng)前的智能可穿戴設(shè)備仍然是采用一種被動(dòng)式的執(zhí)行方式，也就是說，這些智能可穿戴設(shè)備只有在接收到穿戴者的操作指令后，智能可穿戴設(shè)備才會(huì)去執(zhí)行對(duì)應(yīng)穿戴者操作指令的動(dòng)作，而不能自動(dòng)地、人性化地根據(jù)穿戴者的身體狀態(tài)以及情緒狀態(tài)主動(dòng)地執(zhí)行對(duì)應(yīng)的應(yīng)對(duì)措施，以給穿戴者提供更加及時(shí)的幫助，尤其是在穿戴者出現(xiàn)突發(fā)緊急病癥狀況或者情緒低落時(shí)，現(xiàn)有的可穿戴設(shè)備卻無法給。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的是為克服已有技術(shù)的不足，提出一種基于大數(shù)據(jù)分析的人體健康度評(píng)價(jià)方法。

具有人體健康度監(jiān)測(cè)的手環(huán)，手環(huán)內(nèi)部具有控制器，警示模塊、接口模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、無線通信模塊、gps定位模塊、睡眠監(jiān)測(cè)儀、溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、脈搏檢測(cè)傳感器、噪聲傳感器；睡眠監(jiān)測(cè)儀、溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、脈搏檢測(cè)傳感器、噪聲傳感器都通過接口模塊與數(shù)據(jù)采集模塊連接；警示模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、通信模塊、gps定位模塊與控制器連接；其特征在于：脈搏檢測(cè)傳感器采集脈搏信息，溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、噪聲傳感器采集周圍環(huán)境的溫度、濕度、pm2.5、噪聲參數(shù)；睡眠監(jiān)測(cè)儀可以獲得人體在睡眠時(shí)的呼吸、心率及睡眠質(zhì)量信息；控制器對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合處理，并通過無線通訊模塊傳遞到智能手機(jī)和云服務(wù)器，云服務(wù)器對(duì)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，得出異標(biāo)參數(shù)類型，通過對(duì)比專家預(yù)警知識(shí)庫，得出異常預(yù)警信息，發(fā)送到智能手機(jī)，gps定位模塊反饋給智能手機(jī)異常定位信息；所述云服務(wù)器對(duì)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析為：分析模塊采用預(yù)先建立的專家預(yù)警知識(shí)庫和健康預(yù)測(cè)模型，效驗(yàn)環(huán)境參數(shù)中的濕度、溫度、pm2.5、噪聲和健康參數(shù)中的睡眠指數(shù)、脈搏指數(shù)，以判斷人體健康是否出現(xiàn)異常，若出現(xiàn)異常，分析模塊進(jìn)行異常定位分析，得出異常分析結(jié)果；若健康參數(shù)無異常，分析模塊對(duì)人體的健康度進(jìn)行智能評(píng)價(jià)，所述健康度評(píng)價(jià)的步驟為：

1）、校驗(yàn)環(huán)境參數(shù)、健康參數(shù)的原始數(shù)據(jù)；

2）、建立立體結(jié)構(gòu)，立體結(jié)構(gòu)中以健康參數(shù)中的睡眠指數(shù)、脈搏指數(shù)為首要元素，以環(huán)境參數(shù)中的濕度、溫度、pm2.5、噪聲為次要元素；

3）、進(jìn)行單項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算和評(píng)分；

4）、構(gòu)建判別矩陣和立體結(jié)構(gòu)中的權(quán)重系數(shù)；

5）、修正權(quán)重系數(shù)；

6）、確定人體的健康度。

優(yōu)選的，進(jìn)行智能評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)方式步驟3)的計(jì)算和評(píng)分過程包括：

(3-1)建立方案屬性決策表；

(3-2)形成判斷矩陣：

(3-3)判斷矩陣一致性校驗(yàn)；

(3-4)判斷矩陣權(quán)重求解；

(3-5)綜合權(quán)重計(jì)算和排序。

優(yōu)選的，進(jìn)行智能評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)方式步驟4)中的過程包括：

(4-1)建立遞進(jìn)的立體層次結(jié)構(gòu)，清楚地表明各層次之間的關(guān)系；

(4-2)通過三維評(píng)價(jià)法對(duì)同一層元素進(jìn)行兩兩比較，建立比較矩陣c；

(4-3)計(jì)算出比較矩陣c各元素重要性的排序指數(shù)，將比較矩陣c轉(zhuǎn)化為判斷矩陣；

(4-4)確定各層次中評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重wi；

(4-5)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

優(yōu)選的，所述步驟(4-4)的過程為：

確定所述判斷矩陣的最大特征值λmax；

確定最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量w；

確定權(quán)重向量wi＝(w1，w2…wn)；

確定某一級(jí)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)于它上一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重；

所述步驟(4-5)通過下式進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

其中，di為相容性指標(biāo)，b為權(quán)重相量數(shù)量；當(dāng)di〈0.2時(shí)，認(rèn)為接受判斷矩陣的一致性；當(dāng)di≥0.2時(shí)，應(yīng)重新對(duì)判斷矩陣作修改，再對(duì)改正后的矩陣重新計(jì)算權(quán)重和進(jìn)行一致性檢驗(yàn)直到一致性被接受。

優(yōu)選的，所述步驟（4-2）中的比較矩陣為：

其中，三維評(píng)價(jià)法的確定為：

其中，ai為某層指標(biāo)中第i個(gè)元素，cij為某層指標(biāo)中第i個(gè)元素和第j個(gè)元素的比較結(jié)果，ai和aj為同一層指標(biāo)元素。

本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，其有益的技術(shù)效果為：

針對(duì)人體健康度監(jiān)測(cè)的需求，該方法提供人體健康數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)記錄功能，提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)記錄功能，可長期連續(xù)實(shí)時(shí)監(jiān)控人體的健康度，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)，對(duì)健康度進(jìn)行評(píng)價(jià)，提高了人體健康度的評(píng)價(jià)機(jī)制。

附圖說明

圖1是本發(fā)明手環(huán)的結(jié)構(gòu)模塊圖。

圖2是本發(fā)明人體健康度評(píng)價(jià)的流程圖。

具體實(shí)施方式

具有人體健康度監(jiān)測(cè)的手環(huán)，手環(huán)內(nèi)部具有控制器，警示模塊、接口模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、無線通信模塊、gps定位模塊、睡眠監(jiān)測(cè)儀、溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、脈搏檢測(cè)傳感器、噪聲傳感器；睡眠監(jiān)測(cè)儀、溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、脈搏檢測(cè)傳感器、噪聲傳感器都通過接口模塊與數(shù)據(jù)采集模塊連接；警示模塊、數(shù)據(jù)采集模塊、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模塊、通信模塊、gps定位模塊與控制器連接；其特征在于：脈搏檢測(cè)傳感器采集脈搏信息，溫度傳感器、濕度傳感器、pm2.5傳感器、噪聲傳感器采集周圍環(huán)境的溫度、濕度、pm2.5、噪聲參數(shù)；睡眠監(jiān)測(cè)儀可以獲得人體在睡眠時(shí)的呼吸、心率及睡眠質(zhì)量信息；控制器對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊采集的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行信息融合處理，并通過無線通訊模塊傳遞到智能手機(jī)和云服務(wù)器，云服務(wù)器對(duì)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，得出異標(biāo)參數(shù)類型，通過對(duì)比專家預(yù)警知識(shí)庫，得出異常預(yù)警信息，發(fā)送到智能手機(jī)，gps定位模塊反饋給智能手機(jī)異常定位信息；所述云服務(wù)器對(duì)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析為：分析模塊采用預(yù)先建立的專家預(yù)警知識(shí)庫和健康預(yù)測(cè)模型，效驗(yàn)環(huán)境參數(shù)中的濕度、溫度、pm2.5、噪聲和健康參數(shù)中的睡眠指數(shù)、脈搏指數(shù)，以判斷人體健康是否出現(xiàn)異常，若出現(xiàn)異常，分析模塊進(jìn)行異常定位分析，得出異常分析結(jié)果；若健康參數(shù)無異常，分析模塊對(duì)人體的健康度進(jìn)行智能評(píng)價(jià)，所述健康度評(píng)價(jià)的步驟為：

1）、校驗(yàn)環(huán)境參數(shù)、健康參數(shù)的原始數(shù)據(jù)；

2）、建立立體結(jié)構(gòu)，立體結(jié)構(gòu)中以健康參數(shù)中的睡眠指數(shù)、脈搏指數(shù)為首要元素，以環(huán)境參數(shù)中的濕度、溫度、pm2.5、噪聲為次要元素；

3）、進(jìn)行單項(xiàng)指標(biāo)計(jì)算和評(píng)分；

4）、構(gòu)建判別矩陣和立體結(jié)構(gòu)中的權(quán)重系數(shù)；

5）、修正權(quán)重系數(shù)；

6）、確定人體的健康度。

優(yōu)選的，進(jìn)行智能評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)方式步驟3)的計(jì)算和評(píng)分過程包括：

(3-1)建立方案屬性決策表；

(3-2)形成判斷矩陣：

(3-3)判斷矩陣一致性校驗(yàn)；

(3-4)判斷矩陣權(quán)重求解；

(3-5)綜合權(quán)重計(jì)算和排序。

優(yōu)選的，進(jìn)行智能評(píng)價(jià)的實(shí)現(xiàn)方式步驟4)中的過程包括：

(4-1)建立遞進(jìn)的立體層次結(jié)構(gòu)，清楚地表明各層次之間的關(guān)系；

(4-2)通過三維評(píng)價(jià)法對(duì)同一層元素進(jìn)行兩兩比較，建立比較矩陣c；

(4-3)計(jì)算出比較矩陣c各元素重要性的排序指數(shù)，將比較矩陣c轉(zhuǎn)化為判斷矩陣；

(4-4)確定各層次中評(píng)價(jià)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重wi；

(4-5)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)。

優(yōu)選的，所述步驟(4-4)的過程為：

確定所述判斷矩陣的最大特征值λmax；

確定最大特征值λmax對(duì)應(yīng)的特征向量w；

確定權(quán)重向量wi＝(w1，w2…wn)；

確定某一級(jí)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)關(guān)于它上一級(jí)指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重；

所述步驟(4-5)通過下式進(jìn)行一致性檢驗(yàn)：

其中，di為相容性指標(biāo)，b為權(quán)重相量數(shù)量；當(dāng)di〈0.2時(shí)，認(rèn)為接受判斷矩陣的一致性；當(dāng)di≥0.2時(shí)，應(yīng)重新對(duì)判斷矩陣作修改，再對(duì)改正后的矩陣重新計(jì)算權(quán)重和進(jìn)行一致性檢驗(yàn)直到一致性被接受。

優(yōu)選的，步驟（4-2）中的比較矩陣為：

其中，三維評(píng)價(jià)法的確定為：

其中，ai為某層指標(biāo)中第i個(gè)元素，cij為某層指標(biāo)中第i個(gè)元素和第j個(gè)元素的比較結(jié)果，ai和aj為同一層指標(biāo)元。

以上對(duì)本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)介紹，本文中應(yīng)用了具體個(gè)例對(duì)本發(fā)明的原理及實(shí)施方式進(jìn)行了闡述，以上實(shí)施例的說明只是用于幫助理解本發(fā)明的方法及其核心思想；同時(shí)，對(duì)于本領(lǐng)域的一般技術(shù)人員，依據(jù)本發(fā)明的思想，在具體實(shí)施方式及應(yīng)用范圍上均會(huì)有改變之處，綜上所述，本說明書內(nèi)容不應(yīng)理解為對(duì)本發(fā)明的限制。

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