[发明专利]一种基于多源健康感知数据融合的生理特征数据分析方法

权利要求书

1.一种基于多源健康感知数据融合的生理特征数据分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取健康感知数据；所述健康感知数据包括：医学感测数据、个人体质记录数据以及生理特征状况数据；记录健康感知数据的数据采集的时间序列长度；对健康感知数据进行预处理，消除噪声数据，得到预处理后的总样本，总样本数为N；由所述个人体质记录数据经过数学化表达和定义，得到个人体质记录数据向量X_R；

步骤2，将经过步骤1预处理的医学感测数据按相同时间间隔填充成规则序列数据，添加指示每个时间间隔对应的特征值是否为真实测量值的二进制掩码向量，将所述二进制掩码向量与处理后的医学感测数据拼接，获得医学感测数据矩阵X_M；

步骤3，基于门控循环单元网络，融合学习医学感测数据矩阵X_M和个人体质记录数据向量X_R的隐藏特征H_T；

步骤4，基于生理特征状况数据X_D，采用条件概率方法计算任意一类生理特征数据j对另一类生理特征数据k的影响系数，构建生理特征关联矩阵I；

步骤5，通过全连接网络将隐藏特征H_T转换为多类别生理特征数据的判别概率C，通过对判别概率C与生理特征关联矩阵I的计算，获得最终的生理特征数据分类结果。

2.根据权利要求1所述的一种基于多源健康感知数据融合的生理特征数据分析方法，其特征在于，步骤1中所述对数据进行预处理以消除噪声数据，具体过程包括：

步骤1-1，去除健康感知数据中缺少医疗感测数据、个人体质记录数据以及生理特征状况数据中任意一项的健康感知数据样本；

步骤1-2，删除剩余健康感知数据中数据采集的时间序列长度T_c不足24小时的数据；

步骤1-3，对剩余的数据进行归一化处理，并将离散属性数据处理成独热值数据。

3.根据权利要求2所述的一种基于多源健康感知数据融合的生理特征数据分析方法，其特征在于，步骤2中所述获得医学感测数据矩阵X_M的方法包括：

步骤2-1，以1小时为间隔对医学感测数据重新采样，如果在同一时间间隔内存在同一特征的多个测量值，则使用最后一个测量值；

步骤2-2，对于存在缺失值的医学感测数据，如果缺失值在其先前时间内存在测量值，以先前最近的测量值来代替缺失值，否则使用预先设定值；

步骤2-3，添加二进制掩码向量来标记真实数据和填充数据，将二进制掩码向量与经过步骤2-1和步骤2-2处理后的医学感测数据拼接，获得医学感测数据矩阵其中，T_d为数据处理后的时间序列长度，d_m为医学感测数据特征维度，表示医学感测数据矩阵向量空间。