基于人体生命体征特征提取的信号监测系统
技术特征:
1.基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:系统包括生命体征数据采集模块、预处理模块、生命体征监测模型建立模块和生命体征监测模块;
2.根据权利要求1所述的基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:所述生命体征监测模型建立模块包括系统框架概述单元、自适应损失函数设计单元、模型判定单元和初始参数调整单元,具体包括以下内容:
3.根据权利要求2所述的基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:所述初始参数调整单元具体包括以下内容:
4.根据权利要求3所述的基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:在生命体征数据采集模块中,所述历史信号监测数据包括心率、呼吸频率、血氧饱和度、体温、血压、心率变异性、运动状态、时间和状态监测结果;所述状态监测结果包括正常、轻度异常和严重异常;将状态监测结果作为数据标签。
5.根据权利要求4所述的基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:所述生命体征监测模块是基于建立完成的生命体征监测模型,实时采集生命体征信号监测的心率、呼吸频率、血氧饱和度、体温、血压、心率变异性、运动状态和时间数据,经预处理后输入至生命体征监测模型中,将模型输出的状态监测结果作为监测结果输出,当输出的状态监测结果为严重异常时对先关人员进行预警。
6.根据权利要求5所述的基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,其特征在于:在预处理模块中,所述数据转换是将信号监测数据转换为向量形式并进行归一化处理,得到时间序列数据集;所述数据集划分是将时间序列数据集划分为测试集和训练集。
技术总结
本发明公开了基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,包括生命体征数据采集模块、预处理模块、生命体征监测模型建立模块和生命体征监测模块。本发明属于数据处理技术领域,具体是指基于人体生命体征特征提取的信号监测系统,本方案通过引入特征响应函数设计自适应损失函数,引入自适应类内距离和动态类间距离提高对轻度异常和严重异常的区分能力,使同类样本聚集、异类样本区分,进而提高对信号监测生命体征状态的监测准确性;通过多层映射增强初始种群多样性,基于层次划分进行参数搜索,使得构建的生命体征监测模型收敛速度快,进而提高生命体征监测精度,实现更稳定的监测结果。
技术研发人员:黄一果,杨可,贺军军,汪宏佳,毕俊如,刘鹏,谢亮,白耀辉,陈家军,李昶颉
受保护的技术使用者:江西财经大学
技术研发日:
技术公布日:2024/12/19
文档序号 :
【 40405832 】
技术研发人员:黄一果,杨可,贺军军,汪宏佳,毕俊如,刘鹏,谢亮,白耀辉,陈家军,李昶颉
技术所有人:江西财经大学
备 注:该技术已申请专利,仅供学习研究,如用于商业用途,请联系技术所有人。
声 明 :此信息收集于网络,如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们,我们会在第一时间删除
技术研发人员:黄一果,杨可,贺军军,汪宏佳,毕俊如,刘鹏,谢亮,白耀辉,陈家军,李昶颉
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