[发明专利]一种疲劳状况监测方法及装置

权利要求书

1.一种疲劳状况监测方法，其特征在于，包括：

预先以血液流动特征数据为条件属性，以疲劳判定参数为决策属性，采用变精度粗糙集模型建立用于根据所述血液流动特征数据判定疲劳状况的近似决策规则；其中，所述血液流动特征数据包括脉搏、舒张压和收缩压；

实时采集用户的血液流动特征数据的属性值；

根据所述实时采集的血液流动特征数据的属性值和所述近似决策规则，确定所述用户的疲劳状况，完成对所述用户的疲劳状况的实时监测。

2.根据权利要求1所述的疲劳状况监测方法，其特征在于，所述疲劳判定参数包括：眼睑闭合时间占比、平均睁眼程度、最长眼睛闭合时间或眨眼频率。

3.根据权利要求1所述的疲劳状况监测方法，其特征在于，所述以血液流动特征数据为条件属性，以疲劳判定参数为决策属性，采用变精度粗糙集模型建立用于根据所述血液流动特征数据判定疲劳状况的近似决策规则，包括：

分别在疲劳状态下和非疲劳状态下采集多个样本用户的血液流动特征数据和疲劳判定参数，作为样本数据；其中，所述疲劳判定参数与所述血液流动特征数据具有被采集人员一致性和采集时间一致性；

根据所述样本数据，以所述样本用户的集合为论域，以所述血液流动特征数据为条件属性，以所述疲劳判定参数为决策属性，以所述血液流动特征数据的属性值和所述疲劳判定参数的属性值的集合为值域，建立信息系统；

根据所述信息系统，建立应用于变精度粗糙集模型的初始决策表；

将所述血液流动特征数据的属性值和所述疲劳判定参数的属性值分别划分为多个等级，获得所述血液流动特征数据的等价划分和所述疲劳判定参数的等价划分；其中，将所述疲劳判定参数的属性值按照是否表征疲劳状态划分为两个等级；

将所述论域根据所述血液流动特征数据的等价划分划分为多个等价类，获得所述论域关于所述血液流动特征数据的等价划分，以及将所述论域根据所述疲劳判定参数的等价划分划分为多个等价类，获得所述论域关于所述疲劳判定参数的等价划分；

计算所述血液流动特征数据和所述疲劳判定参数的β依赖性；

根据所述β依赖性计算所述血液流动特征数据的β近似约简；

将所述血液流动特征数据的所有β近似约简求交集，确定所述血液流动特征数据的β近似核；

确定所述论域关于所述β近似核的等价划分；

根据所述论域关于所述β近似核的等价划分以及所述论域关于所述疲劳判定参数的等价划分确定用于根据所述血液流动特征数据判定疲劳状况的近似决策规则。

4.根据权利要求3所述的疲劳状况监测方法，其特征在于，所述根据所述实时采集的血液流动特征数据的属性值和所述近似决策规则，确定所述用户的疲劳状况，包括：

将所述实时采集的血液流动特征数据的属性值与所述血液流动特征数据的等价划分进行比对，确定所述实时采集的血液流动特征数据的属性值在所述血液流动特征数据的等价划分中相应的等级，记为所述实时采集的血液流动特征数据的属性值对应的等级；

确定所述实时采集的血液流动特征数据的属性值对应的等级对应的所述论域关于所述β近似核的等价划分中的等价类，记为所述实时采集的血液流动特征数据的属性值对应的等价类；

根据所述近似决策规则和所述实时采集的血液流动特征数据的属性值对应的等价类确定所述用户的疲劳状况。