【摘 要】
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对于一些特殊人群(如重症病人、新生儿等),监控和了解他们静息状态下的能耗级别具有重大意义。文章提出了一种通过分析人体生理体征(如心率、呼吸率等)预测人体静息状态下能
【机 构】
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河北地质大学管理科学与工程学院,河北地质大学
【基金项目】
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2018年度河北省社会科学基金“全民健身中的健康风险量化和预测分析”(HB18GL019)
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对于一些特殊人群(如重症病人、新生儿等),监控和了解他们静息状态下的能耗级别具有重大意义。文章提出了一种通过分析人体生理体征(如心率、呼吸率等)预测人体静息状态下能耗级别的方法。首先,通过电子设备收集人体静息状态下的生理体征及能耗,建立人体生理体征与身体能耗数据集;其次,根据人体能耗级别,使用机器学习的方法,训练一个可以预测人体静息状态下能耗级别的多标签判别模型;最后,通过得到的模型判定人体在各种静息状态下的能耗级别。实验结果表明,提出的模型可以有效判定人体的能耗级别。
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