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申请/专利权人：四川大学华西医院

摘要：本发明涉及高原反应预测技术领域，具体为一种基于HRV预警高原反应的模型的训练方法及系统。其包括：采集多个对象在平原、高原下的心率间隙数据及对应高原反应程度；获取心率间隙数据的心率间隙图及对应的图形特征；通过心率间隙数据计算得到RR间期，并采用第一、第二线性分析方法通过RR间期分析出用于表征HRV的第一、第二线性数据；根据上述数据构建样本组合；选取初始模型通过样本组合进行模型训练以得到对应的训练模型；当预测准确性小于第一准确度时则更新模型。本发明所提出的训练方法通过对特定类型样本组合进行预训练，能够快速选取出最优训练样本类型，以在提升模型预测准确性的基础上，减小模型训练的工作量。

主权项：1.一种基于HRV预警高原反应的模型的训练方法，其特征在于，包括：S100、分别采集多个对象在平原地区、高原地区下的心率间隙数据，并采集所述对象在所述高原地区下的高原反应程度；S101、获取所述心率间隙数据的心率间隙图，并采用非线性分析方法分析出所述心率间隙图的至少一个图形特征；S102、通过所述心率间隙数据计算得到RR间期；S103、采用第一线性分析方法通过所述RR间期分析出用于表征心率变异性的至少一个第一线性数据，采用第二线性分析方法通过所述RR间期分析出用于表征所述心率变异性至少一个第二线性数据；其中，所述第一线性分析方法用于分析所述心率变异性在时间维度上的变化特征，所述第二线性分析方法用于分析所述心率变异性在频域维度上的变化特征；S104、根据步骤S100、S101、S102和S103所得的数据组成对应的数据集，且多个所述数据集组合形成训练样本库；S105、从所述训练样本库中筛选出具有多个所述数据集的第一样本组合，其中，所述第一样本组合中的数据类型包括：至少一个第一线性数据，至少一个第二线性数据，以及至少一个图形特征；S106、选取至少一个初始模型通过所述第一样本组合进行模型训练，以得到对应的训练模型；S107、从所述训练样本库中选取未用于训练的多个所述数据集作为验证组合，并采用所述验证组合对所述训练模型的预测准确度进行验证；S108、当所述预测准确度小于第一准确度时，则对所述训练模型进行更新；其中，对所述训练模型进行更新包括步骤：S81、判断所述预测准确度是否小于第二准确度，若是，则从所述训练样本库中再次选取出至少一组第二样本组合，且所述第一样本组合和所述至少一组第二样本组合的数据集的范围相互交叉；其中，所述第二准确度小于所述第一准确度；S82、利用所述初始模型通过至少一组所述第二样本组合再次训练得到至少一个训练模型；S83、判断当前至少两个所述训练模型之间的预测准确度的差值是否小于第一差值阈值，若是，则认为当前所选初始模型符合条件；否则，返回S106。

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