[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

说明书

技术领域

本申请涉及数据分类和计算机技术领域，特别是涉及一种基于大数据的人体耐凉能力预警方法及系统。

背景技术

出汗是人体排泄和调节体温的一种生理功能，出汗有生理和病理之分，如天气炎热和大运动量时的出汗属生理现象。病理原因的出汗多最常见的有两种：一种是盗汗，发生在夜间睡眠时不自觉出汗。另一种是自汗，发生在白天，不因劳动、穿衣厚或炎热而汗自出，或稍微运动则大汗淋漓。人体体表温度降低是出汗后的必然现象，而由于出汗受凉导致疾病是生活中常见的问题。

如何有效的应对出汗受凉则并不如想象中那么简单。一方面，受凉后及时采取保暖措施如添加衣物能够有效防止人体受凉，避免可能的疾病；另一方面，人体经过在自然界上万年的进化，本身具备耐受一定程度的温度降低的身体调节能力(即耐凉能力)，若过度采取保暖措施，则可能降低人体的这种自身具备的能力。这种现象在小孩成长过程中尤为明显：在有的家庭中，家长对小孩过度呵护，使得小孩生活在类似于温室的环境中，时间一长则容易失去小孩本身的耐凉能力，使得小孩在户外等不能照顾到的环境中非常容易受凉生病；而在一些家庭中，小孩处于“粗放”状态，家长允许其接受一定程度的受凉锻炼，反而能够有效的培养小孩本身的对出汗后受凉的耐受能力。但是如何把握这个度本身是非常困难的事情。如有些家长不顾小孩自身身体条件而受社会上的一些所谓“狼爸”、“虎妈”在极端环境中培养孩子抵抗力的影响而去盲目的放松对孩子的照顾，往往导致小孩长期受凉而造成重大的身体疾病。

基于此，亟需一种能够让用户根据自身抵抗力的实际情况去应对身体的温度变化，培养自身耐凉能力，从而提高身体素质的方法。

发明内容

有鉴于此，本申请提供了一种基于大数据的人体耐凉能力预警方法及系统，以让用户根据自身抵抗力的实际情况去应对身体的温度变化，培养自身耐凉能力，从而提高身体素质。

为解决上述技术问题，本申请提供一种基于大数据的人体耐凉能力预警方法，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。

上述方法中，优选的，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。

上述方法中，优选的，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。

上述方法中，优选的，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。

本申请还提供了一种基于大数据的人体耐凉能力预警系统，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；