【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周期内的身体激素变化情况又各有不同，目前的健身管理系统无法考虑特定女性的生理周期因素，导致自动生成的健身管理方案难以适应女性在每个阶段的身体状况。
技术实现思路
1、本方案提供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，结合女性生理周期数据以及多模态反馈数据为女性提供个性化的健身管理方案。
2、为实现以上目的，本技术方案提供了一
3、将女性的多模态数据输入到预训练的女性孪生人模型中输出女性健康状态数据，其中多模态数据包括体征数据、运动活动数据、睡眠数据、情绪心理数据、社交互动数据、日程活动数据、女性生理周期的一种或以上组合；
4、将多模态数据输入到构建好的任务强度预测模型中输出任务强度，其中任务强度预测模型由规则引擎以及模糊推理引擎组成，取规则引擎和模糊推理引擎的输出值的最大值作为输出的任务强度；
5、将女性的多模态反馈数据输入到预训练的线性模型中获取动态调整因子，其中多模态反馈数据包括满意度评分、活动水平、饮食习惯、心率变异性、睡眠时长、应激水平、疼痛程度的一种或多种；
6、将女性健康状态数据、任务强度和动态调整因子输入到预训练的整合模型中输出健身管理方案。
7、第二方面，本方案提供了一种基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成装置，包括：
8、健康状态数据获取单元，用于将女性的多模态数据输入到预训练的女性孪生人模型中输出女性健康状态数据，其中多模态数据包括体征数据、运动活动数据、睡眠数据、情绪心理数据、社交互动数据、日程活动数据、女性生理周期的一种或以上组合；
9、任务强度预测单元，用于将多模态数据输入到构建好的任务强度预测模型中输出任务强度，其中任务强度预测模型由规则引擎以及模糊推理引擎组成，取规则引擎和模糊推理引擎的输出值的最大值作为输出的任务强度；
10、动态调整因子获取单元，用于将女性的多模态反馈数据输入到预训练的线性模型中获取动态调整因子，其中多模态反馈数据包括满意度评分、活动水平、饮食习惯、心率变异性、睡眠时长、应激水平、疼痛程度的一种或多种；
11、健身管理方案预测单元，用于将女性健康状态数据、任务强度和动态调整因子输入到预训练的整合模型中输出健身管理方案。
12、第三方面，本方案提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法。
13、第四方面，本方案提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，所述过程包括所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法。
14、相较现有技术，本技术方案具有以下特点和有益效果：
15、本方案提供的基于数字孪生技术的女性健康管理方案生成方法综合运用数字孪生技术，为女性用户提供了个性化、全方位的生理周期管理支持，并通过智能交互、周期预测等功能提升用户体验，与现有健康管理系统相比,本专利技术突出了利用生理周期数字孪生模型这一前沿技术手段来模拟女性用户的月经周期变化，这使得产出的各类健康管理建议能够精确动态适应每个女性在不同周期阶段的身心状态。进一步提升了训练效率与体验，实现了普适性与个体差异性的有机结合,使更多女性用户的需求能够得到满足。具体的，本方案构建了针对于女性用户的个性化的数字孪生人，通过综合多模态数据模拟女性的生理周期变化以得到健身状态数据，同时综合了任务强度以及多模态反馈数据预测的动态调整因子，以根据实际的任务情况和个性化身体反馈情况调整得到最适合女性身体状态的健康管理方案。
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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
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，线性模型由每一类型的多模态反馈数据同对应的权重线性组成，通过训练标注数据训练线性模型以确定线性模型中的各个类型的多模态数据的权重作为模型参数。
6.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，整合模型采用XGBoost模型，利用女性健康状态数据、任务强度和动态调整因子同对应的健康管理方案作为标注数据，将标注数据输入到整合模型中进行训练。
7.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，体征数据包括心率、血压、体温、呼吸频率；运动活动数据包括步数、运动类型、运动强度；睡眠数据包括睡眠时长、睡眠周期、深度睡眠；情绪心理数据包括情绪指数、心理压力评估；社交互动数据包括社交媒体活动、面对面交流频次；日程活动数据包括个体的日常活动、工作计划；女性生理周期数据用经期开始和结束的日期表示。
8.一种基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成装置，其特征在于，包括：
9.一种电子装置，包括存储器和处理器，其特征在于，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行权利要求1到7任一所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法。
10.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质中存储有计算机程序，所述计算机程序包括用于控制过程以执行过程的程序代码，所述过程包括根据权利要求1到7任一所述的基于数字孪生技术的女性健身管理方案生成方法。
...【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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