[发明专利]一种基于大数据的人体耐凉能力预警方法及系统

权利要求书

1.一种基于大数据的人体耐凉能力预警方法，其特征在于，包括：

确定人体耐凉大数据，并将所述人体耐凉大数据作为训练数据，学习分类器的参数，得到疾病分类器；

其中，所述人体耐凉大数据为预设目标人群的N条耐凉记录数据，每条所述耐凉记录数据包括所述目标人群中与该条耐凉记录数据对应的目标个体的个人数据、受凉数据及疾病数据；所述个人数据包括与所述与该条耐凉记录数据对应的目标个体的用户标识代码；

确定用户的用户标识代码，并获取与所述用户的用户标识代码对应的个人数据，当前体表温度降低相关数据及当前环境温度数据；

将所述与所述用户的用户标识代码对应的个人数据，当前体表温度降低相关数据及当前环境温度数据作为测试数据，输入到所述疾病分类器，预测得到疾病类型及相应的疾病发生概率；其中，所述疾病类型至少包括：普通感冒类型和拉肚子类型；

对于所述疾病类型中的每个类型，当疾病发生概率大于或等于预设发生概率阈值时，控制执行与所述疾病发生概率对应的疾病类型的预警提醒操作，以提醒用户采取相应的防止受凉措施。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述疾病类型中每个类型的预设发生概率阈值相等时，所述预测得到疾病类型及相应的疾病发生概率之后，还包括：

对预测得到的疾病发生概率进行降序排序；

确定排名第一的疾病发生概率；

当所述排名第一的疾病发生概率小于与其对应的预设发生概率阈值时，不做刻意提醒，以培养用户的耐凉能力，训练其身体素质。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述控制执行与所述疾病发生概率对应的疾病类型的提醒操作，包括：

利用所述与所述疾病发生概率对应的疾病类型，生成相应的预警提醒指令；

向预警设备发送所述预警提醒指令，以使所述预警设备执行与所述预警提醒指令对应的提醒操作。

4.如权利要求1至3任意一项所述的方法，其特征在于，所述将所述人体耐凉大数据作为训练数据，学习分类器的参数，得到疾病分类器中，所述分类器为随机森林分类器。

5.一种基于大数据的人体耐凉能力预警系统，其特征在于，包括：

分类器训练单元，用于确定人体耐凉大数据，并将所述人体耐凉大数据作为训练数据，学习分类器的参数，得到疾病分类器；

其中，所述人体耐凉大数据为预设目标人群的N条耐凉记录数据，每条所述耐凉记录数据包括所述目标人群中与该条耐凉记录数据对应的目标个体的个人数据、受凉数据及疾病数据；所述个人数据包括与所述与该条耐凉记录数据对应的目标个体的用户标识代码；

用户信息确定单元，用于确定用户的用户标识代码，并获取与所述用户的用户标识代码对应的个人数据，当前体表温度降低相关数据及当前环境温度数据；

疾病预测单元，用于将所述与所述用户的用户标识代码对应的个人数据，当前体表温度降低相关数据及当前环境温度数据作为测试数据，输入到所述疾病分类器，预测得到疾病类型及相应的疾病发生概率；其中，所述疾病类型至少包括：普通感冒类型和拉肚子类型；

第一预警提醒单元，用于对于所述疾病类型中的每个类型，当疾病发生概率大于或等于预设发生概率阈值时，控制执行与所述疾病发生概率对应的疾病类型的预警提醒操作，以提醒用户采取相应的防止受凉措施。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，还包括：

第二预警提醒单元，用于对预测得到的疾病发生概率进行降序排序；确定排名第一的疾病发生概率；当排名第一的疾病发生概率大于或等于与其对应的预设发生概率阈值时，控制执行与所述排名第一的疾病发生概率对应的疾病类型的提醒操作。

7.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述第一预警提醒单元包括：

指令生成单元，用于利用所述与所述疾病发生概率对应的疾病类型，生成相应的预警提醒指令；

指令发送单元，用于向预警设备发送所述预警提醒指令，以使所述预警设备执行与所述预警提醒指令对应的提醒操作。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述预警设备为智能设备。

9.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预警设备为智能手机。

10.如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述预警设备为智能手环。