发明专利已授权

一种基于多传感器融合和深度强化学习的个性化睡眠健康风险评估方法

📄 申请号：CN202511803200.5 📄 发布日：2026/08/11

著录项目信息

申请日

2025-12-03

公开号

CN121260478B

公开日

2026-06-26

申请人

龙岩学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G16H50_30

IPC 分类号

G16H50_30 , A61B5_33 , A61B5_02 , A61B5_11 , A61B5_00 , G16H50_70 , G16H10_60 , G06F18_25 , G06N3_092 ,

技术画像

所属领域

风险评估多传感器融合深度强化学习睡眠健康监测风险评估

应用场景

睡眠健康管理, 个性化健康评估, 智能可穿戴设备, 远程医疗, 疾病风险预警

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摘要

本发明涉及健康风险评估技术领域，具体为一种基于多传感器融合和深度强化学习的个性化睡眠健康风险评估方法，包括以下步骤：获取多源同步信号并提取多模态生理时序数据集，融合多模态融合特征集构建动态健康基线模型，识别扰动链组与联动区段，关联心电与脉搏内容，得到个体睡眠健康风险评估结果。本发明中，通过构建多源节律融合序列与动态路径图谱，完成跨模态信号的时间衔接与联动追踪，提取节律扰动中的变化趋势、方向反转与周期关联特征，捕捉在差异化信号通道中重复出现的波动链组，结合信号先后顺序与持续时间建立节律动态演化关系，增强对波动结构的识别能力，扩展在多通道干扰条件下对风险关联因素的覆盖范围与响应强度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种锌电解液中氯离子的电化学检测方法

当前第 / 件

一种基于5G边缘计算的个性化睡眠健康风险评估方法

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