【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及到女性健康管理领域，特别涉及一种基于数字孪生技术的女性健康管理方案生成方法及系统。
技术介绍
1、随着人们日常生活水平质量的不断提升，人们越来越关注于自身的健康状态，应运而生的是各类可以给用户出具健身管理方案的健身管理系统。当前市面上常见的健康管理系统大部分都是收集用户的基本身体指标和健身目标，根据内置的算法和预设的规则为用户提供针对性的健身管理方案，健身管理方案主要包括健康膳食管理方案以及健身运动管理方案，比如cn116469578a提供的智能化健康管理系统根据用户输入的基础信息结合历史健康信息生成用户画像，再根据用户画像基于预设的规则推送健康管理方案。
2、然而目前的健康管理系统是面向于所有人群进行设计，导致其针对于特定人群时出具的健身管理方案难以达到预期效果。特别的，针对于女性用户群体，成年女性用户群体每个月都会发生一次生理周期，在生理周期内女性身体会产生很大的激素变化，如果在生理周期内仍采用平时的健身管理方案的话，则会导致健身管理方案的效果大打折扣，甚至可能会造成适得其反的效果。另外，每个女性个体的生理...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，女性孪生人模型的训练方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，规则引擎内定义多个任务强度匹配规则，每一任务强度匹配规则定义多模态数据中不同数据的组合同对应的任务强度的关系，模糊推理引擎内定义多个隶属函数及任务强度模糊规则，每一隶属函数定义多模态数据中的每一数据对模糊集的贡献程度，每一任务强度模糊规则定义模糊集的不同组合同对应的任务强度的关
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【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，女性孪生人模型的训练方式如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，规则引擎内定义多个任务强度匹配规则，每一任务强度匹配规则定义多模态数据中不同数据的组合同对应的任务强度的关系，模糊推理引擎内定义多个隶属函数及任务强度模糊规则，每一隶属函数定义多模态数据中的每一数据对模糊集的贡献程度，每一任务强度模糊规则定义模糊集的不同组合同对应的任务强度的关系。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，规则引擎中的不同任务强度匹配规则定义生理周期数据、运动活动数据、睡眠数据的不同组合同对应的任务强度的关系，将设定好的任务强度匹配规则加载在规则引擎中，根据实际输入的多模态数据的数据内容通过任务强度匹配规则匹配对应的任务强度；模拟逻辑内的每一隶属函数定义了多模态数据中同任务强度变化相关的数据对于模糊集的贡献程度，其中模糊集表征了当前数据对应的活动水平的高低，根据实际输入的数据利用对应的隶属函数计算得到对应的模糊集，并基于任务强度模糊规则计算得到模糊输出，将模糊输出转换为对应的任务强度。
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法，其特征在于，线性模型由每一...
【专利技术属性】
技术研发人员：傅亦婷，许振影，杨一琼，蔡静，郝金花，张广荣，方震宇，
申请(专利权)人：浙江一山智慧医疗研究有限公司，
类型：发明
国别省市：
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