【技术实现步骤摘要】
一种基于穿戴设备的人体异常数据识别方法及装置
[0001]本专利技术属于计算机领域，尤其涉及一种基于穿戴设备的人体异常数据识别方法及装置。
技术介绍
[0002]近40年来，随着中国经济的高速发展，目前中国的人均卡路里消费水平远远高于全球平均水平，常见疾病已经从传染病和营养不良转变为高血压、冠心病、中风和癌症，并且人口老龄化，亚健康、慢性疾病人群激增。然而人们大多是身体已经出现严重异常才去医院进行治疗，此时的疾病可能已经对人体造成了不可逆转的伤害，因此，对人体健康状态进行及时监测非常重要。
[0003]健康是指一个人在身体、精神和社会等方面都处于良好的状态。健康包括两个方面的内容：一是主要脏器无疾病，身体形态发育良好，体形均匀，人体各系统具有良好的生理功能，有较强的身体活动能力和劳动能力，这是对健康最基本的要求；二是对疾病的抵抗能力较强，能够适应环境变化，各种生理刺激以及致病因素对身体的作用。很多医学上的数据均采用同一个健康指标对人体健康状态进行评价，然而由于个人年纪和体质的差异，不同个体处于健康状态所对应的健康数据...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于穿戴设备的人体异常数据识别方法，其特征在于，包括：基于穿戴设备，获取人体健康数据，得到人体健康数据集，所述人体健康数据包括健康评价数据和健康影响数据；采用K-means聚类算法对所述人体健康数据集进行聚类，得到聚类数据集；计算所述聚类数据集中各聚类数据点的均值和标准差，得到标准差数据集；基于2sigma原则，对标准差数据集进行分类，得到异常数据集。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于2sigma原则，对偏差数据集进行分类，得到异常数据集之后，还包括：判断穿戴设备用户的健康评价数据是否属于异常数据集；若是，则发出预警信息提示用户。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，判断穿戴设备用户的健康评价数据是否属于异常数据集，具体包括：获取穿戴设备用户的健康评价数据的种类；获取所述种类所对应的异常数据集；判断穿戴设备用户的健康评价数据是否属于异常数据集。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于穿戴设备，获取人体健康数据，得到人体健康数据集，具体包括：基于穿戴设备，获取人体健康评价数据；获取人体健康评价数据所对应的健康影响数据，得到人体健康数据集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用K-means聚类算法对所述人体健康数据集进行聚类，得到聚类数据集，具体包括：设置聚类簇数K；基于健康评价数据所对应的健康影响数据，采用K-means聚类算法对同一种健康评价数据进行聚类，得到聚类数据集。6.根据权利要求5所述的方...
【专利技术属性】
技术研发人员：宋英豪，
申请(专利权)人：新智数字科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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