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申请/专利权人：吉林大学

摘要：本发明公开了一种身体数据采集系统及方法，涉及身体数据采集技术领域，包括数据采集处理模块，采集身体数据，对所述身体数据进行预处理并分析变化率；采集频率调节模块，获取个人信息数据，设定初步采集频率，基于采集的身体数据动态调整采集频率。本发明所述方法通过基于个人信息的动态调整初始采集频率，可以结合使用者的自身信息，提高采集频率与使用者的初步使用适配度，通过基于机器学习算法的模型预测用户所处的场景，达到自动识别用户所处场景，结合初步判断的采集频率，使得采集频率能够更加灵活和适应性强地调整，确保在多种场景下都能进行合理的数据采集，减少无效采集并适时提供足够的采集数据。

主权项：1.一种身体数据采集系统，其特征在于，包括：数据采集处理模块，采集身体数据，对所述身体数据进行预处理并分析变化率；采集频率调节模块，获取个人信息数据，设定初步采集频率，基于采集的身体数据动态调整采集频率；场景识别与预测模块，使用机器学习算法，根据采集的数据识别用户所处的场景，通过识别的场景进一步调整采集频率；数据传输模块，将采集的身体数据上传至云端并进行备份；所述基于采集的身体数据动态调整采集频率，包括，根据实时采集的身体数据和计算的变化率数据对采集频率进行计算，表示为： ；其中其中ft表示时间t的采集频率，表示灵敏度系数，表示采集项在时间u的变化率，T表示采集项的时间窗口，表示设备初始采集频率；基于训练集数据，确定不同用户在不同时间的采集项变化率，并计算采集项变化率的平均值和标准差并对其进行分析，确认目标最大采集频率，同时计算用户在不同时间下的采集项变化率的积分值，并结合最大采集频率和初始采集频率计算灵敏度系数，表示为： ；其中表示目标最大采集频率，n表示采集项总数，i表示当前的采集项，表示用户在不同时间下第i个采集项变化率的积分值；根据所选采集项和采集设备采集的身体数据，动态调整采集频率ft；所述获取个人信息数据，设定初步采集频率，包括：获取使用者个人信息数据，初步调整采集频率，表示为： ；其中表示设备初始采集频率，A表示用户年龄，B表示健康状况评分，表示调整系数，表示年龄调整系数，表示健康状况系数；收集多种用户特征的平均采集频率作为调整系数，通过训练集使用非线性回归分析方法，定义损失函数，使用梯度下降法最小化损失函数，迭代调整并确认和；根据使用者的个人数据，计算初始采集频率；所述使用机器学习算法，根据采集的数据识别用户所处的场景，包括：基于预处理后的采集项数据，结合环境数据，构建特征向量X；使用机器学习算法构建场景识别模型，基于身体数据的采集项识别用户所处场景，表示为： ；其中表示输入数据X属于第i个场景的概率，表示第i个场景的权重，表示第i个场景的偏置项，表示第j个场景的权重，表示第j个场景的偏置项，n表示场景总数；根据用户所处场景状态，结合特征向量标记数据集作为训练集；使用交叉熵损失函数计算损失，使用梯度下降算法优化损失函数，调整并确认模型参数、、和；使用新采集且经过预处理的特征向量数据，得到针对不同场景的预测概率值，选择其中概率值最高的场景作为预测的用户所处场景；所述通过识别的场景进一步调整采集频率，包括：基于预测的用户所处场景和动态调整采集频率ft，进一步调整采集频率，表示为： ；其中表示最终调整的采集频率，表示调节系数，表示第i个场景的权重；使用训练集数据，将训练集数据的不同采集频率与对应场景进行标注，计算每个场景中采集频率的平均值，将经过标准化处理的平均值作为对应场景的场景权重；记录每个实际采集频率和初步判断的采集频率的偏差值，并设定目标函数，通过最小化偏差平方和来确定调节系数；将新预测的用户所处场景和动态调整采集频率ft数据输入，得到最终调整后的采集频率。

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