一种基于增量式神经网络模型的亚健康预测方法和预测系统

摘要

本发明公开了一种基于增量式神经网络模型的亚健康预测方法，包括如下步骤：建立亚健康日常数据数据库；对神经网络模型进行训练；采集日常生活数据发送至服务器；用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，做归一化处理后输入亚健康病理神经网络模型中进行亚健康危险程度概率预测；智能家庭亚健康护理设备判断亚健康危险程度值W是否大于等于3；当用户接收到警示器警示时，用户自行去医院检查，将检查结果传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确；当检查结果错误时执行增量式算法，对神经网络模型进行动态修正。本发明预测准确，针对每个用户量身定做神经网络模型。

主权项

一种基于增量式神经网络模型的亚健康预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤(1)、获取医院亚健康治病病因病理数据源与病人日常监控数据，从而建立亚健康日常数据数据库；步骤(2)、根据步骤(1)建立的亚健康日常数据数据库以离线的方式对神经网络模型进行训练，以得到训练好的亚健康病理神经网络模型；步骤(3)、通过智能监控设备对用户的日常生活数据进行采集，并将采集的日常生活数据发送至服务器，服务器将用户的日常生活数据保存至用户日常数据记录表中；步骤(4)、从用户日常数据记录表中提取当日数据，形成n维向量，并对n维向量做归一化处理后输入步骤(2)中训练好的亚健康病理神经网络模型中进行亚健康危险程度概率预测，得到亚健康概率结果数组P，服务器将数组P中最高概率对应的亚健康危险程度值W传送给智能家庭亚健康护理设备；步骤(5)、智能家庭亚健康护理设备接收服务器传送的亚健康危险程度值W后，判断亚健康危险程度值W是否大于等于3，如果大于等于3，则警示器警示以提醒用户，如果小于3，则警示器不警示；步骤(6)、当用户接收到警示器警示时，用户自行去医院检查，并将检查结果通过智能家庭亚健康护理设备传送回服务器，服务器判断检查结果是否正确，如果检查结果错误，则说明亚健康病理神经网络模型预测不准确，如果检查结果正确，则说明亚健康病理神经网络模型预测准确；步骤(7)、当检查结果错误时，从用户日常数据记录表中抽取m天内的记录保存至增量数据表中，当增量数据表中的记录数量大于h条时，执行增量式算法，对亚健康病理神经网络模型进行动态修正；步骤(8)、重复步骤(3)～(7)。