人体内脏脂肪面积与肥胖并发症有着极其密切的关系,生物电阻抗技术是一种利用生物组织与器官的电特性及其变化规律提取与人体生理、病理状况相关的生物医学信息的检测技术,在人体健康信息的获取与监测中具有广阔的应用前景。针对人体的内脏脂肪面积与人体腹部电阻抗具有相关性的特点,构建基于生物电阻抗的人体内脏脂肪面积预测小波神经网络云模型,通过实测数据对预测模型进行训练,并采用该模型对人体内脏脂肪面积进行预测。这对发展人体生理数据测量和监测评价健康状况具有一定的理论意义和应用价值。　　论文的主要研究内容如下:　　1、研究了预测人体内脏脂肪面积的生物电阻抗测量方法。通过分析人体的生理特征,获得与人体的内脏脂肪面积具有相关性的人体腹部电阻抗特征属性、人体腹部形状特征属性以及人群特征属性,探讨与人体内脏脂肪面积相关的腹部生物电阻抗测量方法。　　2、提出了一种基于生物电阻抗的人体内脏脂肪面积预测小波神经网络云模型。将人体的特征属性和生物电阻抗作为模型的输入量并划分论域区间,建立了与其对应的隶属云,对输入量隶属云进行模糊推理;同时构建相对应于输入量的小波神经网络,以输入量隶属云模糊推理输出对小波神经网络输出加权平均,获得预测模型的输出量。　　3、给出一种适用于小波神经网络云模型的训练算法并对模型进行训练及预测分析。采用误差反向传播算法对小波神经网络云模型进行训练,并将训练后的模型对测试样本的内脏脂肪面积进行预测分析,算例表明,本文方法能有效预测人体内脏脂肪面积。　　论文运用Matlab2008对人体内脏脂肪面积预测模型进行了建模仿真以及测试样本的预测,结果表明,该模型对人体内脏脂肪面积的预测是可行有效的,与统计回归模型对比实验分析,本方法的改进效果明显。