[发明专利]特征识别方法与电子装置

权利要求书

1.一种特征识别方法，用于电子装置，所述方法包括：

获得分别在一日内的多个时间点对受测者进行测量所获得的多个生理信息；

转换所述多个生理信息为分别对应于所述多个生理信息的多个相关特征；

根据所述多个相关特征建立多个第一风险预测模型，并根据所述多个第一风险预测模型从所述多个相关特征中识别至少一第一相关特征；

根据所述第一相关特征建立多个第二风险预测模型，并根据所述多个第二风险预测模型从所述第一相关特征中识别具有预测特定疾病的能力的至少一第二相关特征；以及

输出所述第二相关特征。

2.根据权利要求1所述的特征识别方法，其中转换所述多个生理信息为分别对应于所述多个生理信息的所述多个相关特征的步骤包括：

执行特征工程以分别对所述多个生理信息转换为多个转换后特征；以及

根据线性转换算法以及非线性转换算法的至少其中之一分别将所述多个转换后特征转换为所述多个相关特征。

3.根据权利要求1所述的特征识别方法，其中根据所述多个相关特征建立所述多个第一风险预测模型，并根据所述多个第一风险预测模型从所述多个相关特征中识别所述第一相关特征的步骤包括：

将所述多个相关特征区分为第一训练数据以及第一预测数据；

根据所述第一训练数据建立分别对应于多个算法的所述多个第一风险预测模型；以及

根据所述多个第一风险预测模型从所述多个相关特征中识别至少一显著特征。

4.根据权利要求3所述的特征识别方法，还包括：

获得每一所述显著特征被每一所述多个第一风险预测模型挑选的挑选信息；

根据分别对应于所述多个第一风险预测模型的多个第一权重以及所述挑选信息，计算分别对应于所述显著特征的至少一排名指标；以及

根据所述排名指标以及第一门槛值，从所述显著特征中识别所述第一相关特征。

5.根据权利要求1所述的特征识别方法，其中根据所述第一相关特征建立所述多个第二风险预测模型，并根据所述多个第二风险预测模型从所述第一相关特征中识别具有预测特定疾病的能力的所述第二相关特征的步骤包括：

将所述第一相关特征区分为第二训练数据以及第二预测数据；

根据所述第二训练数据建立所述多个第二风险预测模型；

计算每一所述多个第二风险预测模型的多个预测能力量值；

根据多个第二权重以及所述多个预测能力量值，计算分别对应于所述多个第二风险预测模型的多个综合指标；以及

将所述多个第二风险预测模型中的特定风险预测模型的第一综合指标定义为第二门槛值，并根据所述多个综合指标以及所述第二门槛值，从所述多个第二风险预测模型中识别第三风险预测模型，并将用于建立所述第三风险预测模型的相关特征识别为所述第二相关特征。

6.根据权利要求5所述的特征识别方法，其中根据所述第二训练数据建立所述多个第二风险预测模型的步骤包括：

从所述第二训练数据中选择仅一个第三相关特征作为第一生理指标，并根据所述第一生理指标以及额外生理特征建立所述多个第二风险预测模型的其中之一；

从所述第二训练数据中选择多个第四相关特征，根据所述多个第四相关特征的组合产生第二生理指标，并根据所述第二生理指标以及所述额外生理特征建立所述多个第二风险预测模型的其中之一；以及

根据对所述受测者进行单一次测量所获得的生理信息所对应的第三生理指标以及所述额外生理特征建立所述特定风险预测模型。

7.根据权利要求6所述的特征识别方法，其中从所述第二训练数据中选择所述多个第四相关特征，根据所述多个第四相关特征的组合产生所述第二生理指标的步骤包括：

从所述第二训练数据中选择所述多个第四相关特征，其中所述多个第四相关特征被每一所述多个第一风险预测模型挑选的挑选信息大于所述第二训练数据中其他的相关特征。