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申请/专利权人：中国矿业大学(北京)
摘要：本申请涉及智能防护技术领域，提供了一种基于深度学习的无创人体核心温度预测方法及系统。该方法中，基于人工环境实验舱在模拟环境下进行暖体假人实验，构建人体热反应数据集，以反演人体热反应数据集中的皮肤模拟温度、模拟心率和核心模拟温度之间的回归模型；并基于回归模型，通过深度学习算法自动调整卡尔曼滤波器中的模型参数，对目标个体的实测数据进行优化矫正，并基于长时序预测网络的核心温度预测模型，对目标个体的核心温度进行预测。有效避免获取人体核心温度时对人体的侵入式测量，实现无需直接侵入人体而通过人体的皮肤温度和心率即可精确预测获取人体核心温度，降低人体核心温度测量时的难度，以支撑人体热应激预警响应和辅助决策。
主权项：1.一种基于深度学习的无创人体核心温度预测方法，其特征在于，包括：步骤S101、基于人工环境实验舱在模拟环境下进行暖体假人实验，构建人体热反应数据集，以反演所述人体热反应数据集中的皮肤模拟温度、模拟心率和核心模拟温度之间的回归模型；步骤S102、基于所述回归模型，通过深度学习算法自动调整卡尔曼滤波器中的模型参数；步骤S103、基于模型参数调整后的卡尔曼滤波器，对实时采集的目标个体的实测数据进行优化矫正，得到所述目标个体的实测矫正数据；其中，所述实测数据包括皮肤温度和心率数据，所述实测矫正数据包括皮肤温度矫正数据和心率矫正数据；步骤S104、根据所述目标个体的心率矫正数据和皮肤温度矫正数据，基于长时序预测网络的核心温度预测模型，对所述目标个体的核心温度进行预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国矿业大学(北京) 一种基于深度学习的无创人体核心温度预测方法及系统
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