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申请/专利权人：山东硕杰医疗科技有限公司

摘要：本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种残疾儿童康复信息平台数据的智慧存储方法，该方法获取任一残疾类型下的每个儿童在完整治疗过程中的治疗评分时序数据；分别获取两个治疗评分时序数据之间的任意两个数据点的差异优化因子，以对两个治疗评分时序数据之间的DTW距离进行优化，得到优化后的DTW距离，基于每两个治疗评分时序数据之间的优化后的DTW距离，对所有治疗评分时序数据进行聚类，得到对应的聚类结果；根据聚类结果对残疾类型下的每个儿童的康复信息数据进行分类存储，避免了治疗评分时序数据之间的时间戳差异带来的DTW距离误差，使得聚类结果更加严谨。

主权项：1.一种残疾儿童康复信息平台数据的智慧存储方法，其特征在于，所述一种残疾儿童康复信息平台数据的智慧存储方法包括：在残疾儿童康复信息平台数据中获取任一残疾类型下的每个儿童在完整治疗过程中的治疗评分时序数据；获取每个所述治疗评分时序数据中的每个数据点的局部窗口，根据所述每个数据点的局部窗口中的数据变化分别获取对应数据点的近邻局部窗口集合，针对任一两个治疗评分时序数据，根据每个所述数据点的局部窗口和近邻局部窗口集合，分别获取所述两个治疗评分时序数据之间的任意两个数据点的差异优化因子；根据所述两个治疗评分时序数据之间的任意两个数据点的差异优化因子，对所述两个治疗评分时序数据之间的DTW距离进行优化，得到优化后的DTW距离，基于每两个所述治疗评分时序数据之间的优化后的DTW距离，对所有治疗评分时序数据进行聚类，得到对应的聚类结果；根据所述聚类结果对所述残疾类型下的每个儿童的康复信息数据进行分类存储，其中，所述康复信息数据包括所述治疗评分时序数据；所述根据每个所述数据点的局部窗口和近邻局部窗口集合，分别获取所述两个治疗评分时序数据之间的任意两个数据点的差异优化因子，包括：针对所述两个治疗评分时序数据之间的任一两个数据点，在所述两个数据点的近邻局部窗口集合中，统计相同局部窗口的第一数量，计算所述第一数量与所述近邻局部窗口集合中的局部窗口总数量之间的比值，获取常数1与所述比值之间的第一差值；其中，所述相同局部窗口是指两个局部窗口中的数据点的数值完全相同；取所述两个数据点中的任一数据点为目标数据点，对所述目标数据点的近邻局部窗口集合中所包含的数据点构建二维平面，所述二维平面的横轴为时间戳，所述二维平面的纵轴为数据点对应的数值，对所述二维平面上的所有数据点进行线性拟合，得到对应的线性拟合函数；根据所述线性拟合函数获取所述目标数据点的局部窗口中的每个数据点的拟合值，计算所述目标数据点的局部窗口中的每个数据点的数值与对应的拟合值之间的第一差值绝对值，得到差值绝对值总和，获取所述两个数据点的差值绝对值总和之间的第二差值绝对值，将所述第二差值绝对值的相反数代入以自然常数为底数的指数函数中，得到对应的指数函数结果；获取常数1与所述指数函数结果之间的第二差值，将所述第一差值与所述第二差值之间的乘积作为所述两个数据点的差异优化因子；所述根据所述两个治疗评分时序数据之间的任意两个数据点的差异优化因子，对所述两个治疗评分时序数据之间的DTW距离进行优化，得到优化后的DTW距离，包括：针对所述两个治疗评分时序数据之间的任一两个数据点，将所述两个数据点分别记为第一数据点和第二数据点，根据所述第一数据点的时间戳在所述第二数据点对应的线性拟合函数中获取对应的第一拟合值，计算所述第一数据点的数值和所述第一拟合值之间的第三差值绝对值；根据所述第二数据点的时间戳在所述第一数据点对应的线性拟合函数中获取对应的第二拟合值，计算所述第二数据点的数值和所述第二拟合值之间的第四差值绝对值，获取所述第三差值绝对值和所述第四差值绝对值的均值；将所述均值和所述两个数据点的差异优化因子之间的乘积作为对所述两个治疗评分时序数据进行动态时间规整过程中的所述两个数据点之间的优化距离；根据所述两个治疗评分时序数据进行动态时间规整过程中的每两个数据点之间的优化距离，获取所述两个治疗评分时序数据之间的优化后的DTW距离。

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