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龙图腾网获悉湖南舱宇医疗器械科技有限公司申请的专利一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统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：CN120527007B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202511029964.3，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统是由李闯;杨毅;刘源设计研发完成，并于2025-07-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统，涉及数据分析技术领域，包括，采集心率时序数据；对所述心率时序数据进行相空间重构，提取表征心率复杂动力学特性的混沌吸引子特征；根据所述混沌吸引子特征构建心率动力学图，并利用图卷积网络对所述动力学图进行特征聚合，获得全局拓扑动态特征；将所述全局拓扑动态特征、注意力机制以及用户个体基线特征输入预训练的神经网络中，输出反映用户当前状态的中间状态值；对所述中间状态值进行状态的适应性调整，生成最终的状态评估结果。不仅提高了状态评估的精度和鲁棒性，也为智能健康管理和风险预警提供了科学、可靠的技术支撑。

本发明授权一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于心率特征的用户状态评估方法，其特征在于：包括， 采集用户的心率数据，并对所述心率数据进行时序同步，得到心率时序数据； 对所述心率时序数据进行相空间重构，提取表征心率复杂动力学特性的混沌吸引子特征； 根据所述混沌吸引子特征构建心率动力学图，并利用图卷积网络对所述动力学图进行特征聚合，获得全局拓扑动态特征； 通过获取与用户状态相关的前文标签，并将所述前文标签嵌入注意力机制中；将所述全局拓扑动态特征、注意力机制以及用户个体基线特征输入预训练的神经网络中，输出反映用户当前状态的中间状态值； 对所述中间状态值进行状态的适应性调整，生成最终的状态评估结果； 所述心率时序数据表示为：；其中，表示在第个时间点的心率值，表示数据点的总数； 所述相空间重构包括，对所述心率时序数据进行特征分析，并根据特征分析结果，生成J组延迟时间和嵌入维度数的数据对；其中，第j组延迟时间和嵌入维度数的数据对表示为；表示第j组数据对的延迟时间；表示第j组数据对的嵌入维度数； 对每组数据对，利用延迟嵌入方法，将心率数据嵌入到维相空间，得到重构向量： 其中，表示第j组数据对下，第个重构相空间向量；表示第j组数据对下，所有可构建的有效索引；表示第j组数据下，在第个重构相空间中，第1个维度的数据；表示第j组数据下，在第个重构相空间中，第N个维度的数据； 集成得到第j组数据对下，重构后的轨迹点集：； 其中，表示有效轨迹点的总数；对所有数据对下的轨迹点集进行集成，得到集合； 所述混沌吸引子特征包括，轨迹点集中，反映心率系统复杂性、混沌性和非线性调控规律的动力学特征；在每个轨迹点中，反映为混沌特征向量； 对每组数据对提取混沌吸引子特征，重构后第j组轨迹点集的混沌吸引子特征记为，包括每个轨迹点的混沌特征向量；将所有参数组下的混沌特征集成，形成全局多维混沌特征矩阵： 其中，每一列为一组特征，每一行对应一种混沌描述维度； 所述心率动力学图包括，对每一个维度的轨迹点集，分别构建图结构；轨迹点集中的每个重构相空间轨迹点，作为一个节点；节点特征为对应的混沌特征向量；两个节点之间的权重，定义为两者混沌特征向量之间的欧氏距离； 通过引入动态时序约束，仅连接相邻或时序相近的节点，形成J个时序心率动力学图； 所述特征聚合包括，利用主成分分析，对J个时序心率动力学图中的节点，分别进行关键节点的识别，得到J组关键节点； 将所有关键节点作为新的图结构中，按照时序进行连接，并且利用按照时序排列的关键节点，重新进行混沌特征向量的计算，通过混沌特征向量之间的欧氏距离表示两个节点之间的权重。

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