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龙图腾网恭喜吉林大学申请的专利一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统和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：CN119541137B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03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：202510096261.6，技术领域涉及：G08B21/04；该发明授权一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统和方法是由高贺设计研发完成，并于2025-01-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统和方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统和方法，涉及风险评估领域，该系统包括依次连接并协同工作的数据采集与预处理模块、大数据处理与整合模块、特征提取与选择模块、跌倒风险评估模块以及实时监控与预警模块，其中：数据采集与预处理模块负责从多个源头采集数据，并将其转换为数字信号；大数据处理与整合模块负责数据的安全传输、汇聚和预处理；特征提取与选择模块负责从预处理后的数据中提取与跌倒风险相关的特征；跌倒风险评估模块负责基于提取的特征进行跌倒风险的实时评估；实时监控与预警模块负责根据跌倒风险评估结果触发预警信号。本申请实现了跌倒风险的精准实时评估、评估结果的准确及时输出以及预警信号的快速响应。

本发明授权一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统和方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大数据的跌倒风险实时评估系统，其特征在于，包括依次连接并协同工作的以下模块：数据采集与转换模块，用于从多个源头采集数据并转换为适于后续处理的数字信号；该模块包含传感单元，利用传感器分别获取生物相关电子信号和环境模拟信号，并经电路和转换器转换为数字信号；大数据处理与整合模块，用于数据的安全传输、汇聚和预处理；特征提取与选择模块，用于从预处理后的数据中提取与风险评估相关的特征；该模块包括联邦学习与生成对抗网络子模块，构建中心节点协调不同数据源端的联邦学习过程，利用生成对抗网络提取与风险相关的特征；还包括信息瓶颈理论应用子模块，以信息瓶颈理论为框架，挑选出对风险评估有用且相互独立的关键特征集，并结合领域知识进行精细化筛选；跌倒风险评估模块，用于基于提取的特征进行风险的实时评估，得到跌倒风险评估结果；该模块包含混合模型子模块，融合两种学习模型构建混合模型，通过智能体与环境交互学习最优策略，依据先验知识和专家经验构建模型结构，利用大量数据训练优化模型，并引入迁移学习技术提高模型泛化能力；实时监控与预警模块，用于根据跌倒风险评估结果触发预警信号；设经过特征提取与选择得到的特征向量为，分别表示经过特征提取与选择模块后，挑选出的与跌倒风险评估有用且相互独立的关键特征集中的第1个、第2个、第n个特征值；深度强化学习的权重向量为，分别表示深度强化学习部分所学习到的第1个、第2个、第n个权重值；贝叶斯网络的条件概率矩阵为，代表贝叶斯网络中的条件概率值，先验知识影响因子为，专家经验影响因子为，贝叶斯网络结构构建受先验知识和专家经验影响为，其中K、E为抽象表示先验知识和专家经验的量；跌倒风险评估结果，为激活函数，为相关概率数量，表示在特定条件下，与第个特征相关的某种事件发生的概率，这些概率值共同构成贝叶斯网络的条件概率矩阵，用于在跌倒风险评估中基于概率推理来辅助确定最终的跌倒风险值，表示第i个特征值，表示第i个权重值。

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