[发明专利]基于物联网和SVM分析的人体健康状态检测系统

权利要求书

1.一种基于物联网和SVM分析的人体健康状态检测系统，其特征在于：包括人体特征采集端[10]和数据中心端[11]；

人体特征采集端[10]包括传感器装置[101]、网络传输单元[102]和显示端口[110]，传感器装置[101]获取人体的特征参数，然后通过网络传输单元[102]实时地把数据流传输到数据中心端[11]，显示端口[110]用于接收数据中心端[11]反馈回来的结果进行输出；

数据中心端[11]包括预处理单元[104]、数据存储单元[105]、特征数据库[106]、已知特征库[107]、特征提取单元[103]、SVM分类器[108]和输出端口[109]；

数据中心端[11]接收到实时特征数据流后，通过预处理单元[104]对数据流进行比特压缩处理，然后把处理后的数据分别传送给数据存储单元[105]和SVM分类器[108]；

数据存储单元[105]负责对实时数据流进行缓冲，把经过预处理的数据存储到特征数据库[106]中，同时处理特征提取单元[103]对特征数据库[106]的信息访问要求；

特征提取单元[103]通过从特征数据库[106]中提取数据，采用自学习的方法提炼出判定规则，然后把规则存放到已知规则库[107]中；

SVM分类器[108]通过BRSVM算法基于已知规则库[107]对预处理单元[104]传输过来的数据流进行判定，得出结果，送到输出端口[109]，并把结果反馈到显示端口[110]，对用户进行提醒。

2.根据权利要求1所述的基于物联网和SVM分析的人体健康状态检测系统，其特征在于：人体特征采集端[10]中的传感器装置[101]为穿戴式传感器装置，用于检测人体的体温、动脉收缩压和心跳指数人体特征参数。

3.根据权利要求1所述的基于物联网和SVM分析的人体健康状态检测系统，其特征在于：SVM分类器108采用的BRSVM算法具体如下：

(1)对所采集的实时数据流进行标准化处理；设

I(v)＝int(Z×v)

其中，v是样本值，Z是放大标准化后的特征值的比例；I(v)将用于(2)中的比特压缩步骤；

(2)在比特压缩过程中，假设b是将压缩的比特数，则压缩过程表示为：

I(v)′←I(v)＞＞b

其中，k＞＞b表示将整数k右移b位，给定一个m维特征的样本

x_i＝(x_i1，x_i2，x_i3，......x_im)，经过比特压缩后可表示为

I(x_i)′＝(I(x_i1)′，I(x_i2)′，......，I(x_im)′)；

(3)将样本按照经过比特压缩后I(x_i)′的取值进行聚合，具有相同I(x_i)′的样本落入同一个聚合集A中，A中的样本可能分属不同的类别；为此，对聚合集A中属于各个不同类别的样本分别统计数量W并计算均值mean，在计算均值时使用样本特征的原始值(x_i1，x_i2，......，x_im)；随后，属于同一类别且具有相同I(x_i)′取值的样本特征值由均值mean替代，W则代表其权重；

(4)经过比特压缩后，原始样本数据(x_i，y_i)聚合为具有权重值W的新样本数据(x_i，y_i)′，然后采用加权支持向量机分类器进行分类判定。