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龙图腾网获悉北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心申请的专利一种基于时间感知自编码器的实时健康预警系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119380986B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-31发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411492536.X，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于时间感知自编码器的实时健康预警系统及方法是由郭树理;赵志蕾;韩丽娜;郝俊凯设计研发完成，并于2024-10-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于时间感知自编码器的实时健康预警系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开的一种基于时间感知自编码器的实时健康预警系统及方法，属于智能系统技术领域应用于非诊断或治疗疾病目的可穿戴设备心率数据分析；本发明实现方法为：1、利用两阶段过滤法对心率和步数的时间序列数据进行融合；2、利用静息心率功率谱的最大功率生成静息心率矩阵；3、基于静息心率矩阵实现实时健康预警；与现有技术相比，本发明构建了静息心率矩阵通过计算静息心率时域序列功率谱，能捕捉到用户特有的心率周期模式，提出了全局时间间隔分析法和指数衰减时间间隔映射法有效适应用于处理非等间隔时间序列数据，同时提出了基于动态阈值的静息心率误差模型构建用于个性化监测可穿戴设备佩戴者的健康状况，进而提高健康预警模型的实用性。

本发明授权一种基于时间感知自编码器的实时健康预警系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于时间感知自编码器的实时健康预警方法，其特征在于：包括以下步骤， 步骤1：利用两阶段过滤法对心率和步数的时间序列数据进行融合； 步骤2：利用静息心率功率谱的最大功率生成静息心率矩阵； 步骤2.1：以等时间序列长度划分静息心率数据，进而获取如式6所示的静息心率矩阵的列数n； fmax＝argmaxfPf6 其中，ts表示静息心率开始时刻，te表示静息心率结束时刻，N表示静息心率时间序列数据中的数据点数量，fmax表示静息心率功率谱中最大功率对应的频率,Pf表示频率f对应的功率谱，T表示最大功率fmax对应的周期,表示向下取整操作； 步骤2.2：生成如式7所示的静息心率矩阵H,T； 其中，hi,j表示在ti,j时刻的静息心率，N+n×n表示矩阵H,T的维度； 步骤3：基于静息心率矩阵实现实时健康预警； 步骤3.1：构建时间感知自编码器； 步骤3.2：将静息心率时间序列数据和时间间隔输入至时间感知编码器，并采用如式11所示的方式对时间感知编码器中的时间意识单元进行训练； 其中，Ct-1是t-1时刻的短期状态，We和Be分别是编码器的权重矩阵和偏差向量，ReLU·表示ReLU非线性整流函数，即fx＝max0,x；Ct-1-ReLUWeCt-1+Be表示长期记忆，表示带有时间权重的短期记忆；将带有时间权重的短期记忆和长期记忆结合起来获得调整后的上一个时间步的短期状态具体的在t时刻的短期状态如式12所示； 其中，*是逐元素乘积，Γu和Γf分别表示与静息心率h有关的t时刻的更新和遗忘门信号； 步骤3.3：对时间感知解码器进行训练，进一步的采用如式13所示的方式对静息心率进行重构； zt＝fWe,Be；ht,t＝σWeht+Be+Vet13 其中，f和g分别表示具有时间意识的编码器和解码器函数；ht表示时间t上的静息心率序列数据；zt表示具有时间意识的编码器时间t上的输出，同时也是解码器的输入；表示具有时间意识的解码器时间t上的输出，即重构的静息心率；We和Be分别是编码器的权重矩阵和偏差向量，Wd和Bd分别是解码器的权重矩阵和偏差向量；Ve是与时间相关的权重矩阵；σ和φ分别是编码器和解码器中的激活函数； 步骤3.4：利用原始静息心率序列和重构静息心率序列通过式14生成实时健康预警数据； 其中，θ表示阈值，表示指示函数，具体的如式15所示为 当eθ时，e-θ0，所以的值为1，此时触发健康警报；当e≤θ时，e-θ≤0，所以的值为0，此时继续采集心率和步数统计时间序列；e表示原始静息心率h和重构静息心率的误差损失，具体的如式16所示为 其中，δ是可调整的超参数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京理工大学;中国人民解放军总医院第二医学中心，其通讯地址为：100081 北京市海淀区中关村南大街5号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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