【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理，具体涉及一种居民医疗健康智能化管理方法及系统。
技术介绍
1、对居民医疗健康进行智能化管理，是利用信息技术、智能算法和数据分析等工具，通过整合居民医疗健康记录、医疗数据等，对居民健康数据进行智能化管理和分类，以提高医疗资源的利用效率，并降低医疗成本。而利用传统的k-means聚类算法对所有居民反映健康的心率数据进行分类的过程中，部分居民的心率数据可能影响在进行k-means聚类的迭代过程中簇类中心点的偏移，从而导致最终的聚类结果不准确，故传统的k-means聚类算法对健康数据的聚类结果不准确。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种居民医疗健康智能化管理方法及系统，以解决现有的问题：传统的k-means聚类算法对健康数据的聚类结果不准确。
2、本专利技术的一种居民医疗健康智能化管理方法及系统采用如下技术方案：
3、本专利技术一个实施例提供了一种居民医疗健康智能化管理方法，该方法包括以下步骤：
4、获取所有居民的心率数据；
5、根据每个居民的心率数据与所有居民的心率数据之间的差异，获取每个居民的心率数据第一特征值；根据每个居民的心率数据的幅值变化，获取每个居民的心率数据第二特征值；根据每个居民的心率数据中的幅值，获取每个居民的心率数据第三特征值；
6、根据每个居民的心率数据第一特征值、第二特征值以及第三特征值构建样本空间，所述样本空间中包含若干数据点；根据样本空间中数据点的分布情况，获取每个数据点的参考
7、获取样本空间中的簇类数量；根据每个数据点的局部密度，获取在进行k-means聚类的过程中每次迭代的簇类中心，并结合样本空间中的簇类数量对样本空间中的数据点进行k-means聚类，得到最终的聚类结果。
8、优选的，所述根据每个居民的心率数据与所有居民的心率数据之间的差异，获取每个居民的心率数据第一特征值，包括的具体方法为：
9、对于第个居民的心率数据，首先获取第个居民的心率数据中的所有极大值点，获取第个居民的心率数据中每个极大值点与相邻下一个极大值点之间的时间间隔，将第个居民的心率数据中所有极大值点与相邻下一个极大值点之间的时间间隔的均值，记为第个居民的心率数据的第一目标值，获取所有居民的心率数据的第一目标值；然后获取每个居民的心率数据所有时刻的幅值均值；再利用dtw算法获取第个居民的心率数据与除第个居民的心率数据外所有居民的心率数据的匹配程度；
10、最后，根据每个居民的心率数据的第一目标值、每个居民的心率数据所有时刻的幅值均值，以及第个居民的心率数据与除第个居民的心率数据外所有居民的心率数据的匹配程度，获取第个居民的心率数据第一特征值。
11、优选的，所述获取第个居民的心率数据第一特征值，包括的具体计算公式为：
12、
13、式中，表示第个居民的心率数据第一特征值；表示所有居民的心率数据的数量；表示第个居民的心率数据所有时刻的幅值均值；表示第个居民的心率数据所有时刻的幅值均值；表示第个居民的心率数据的第一目标值；表示第个居民的心率数据的第一目标值；表示第个居民的心率数据与第个居民的心率数据的匹配程度；表示线性归一化函数；表示绝对值运算。
14、优选的，所述根据每个居民的心率数据的幅值变化，获取每个居民的心率数据第二特征值，包括的具体方法为：
15、对于第个居民的心率数据，首先获取第个居民的心率数据中的所有幅值，将第个居民的心率数据中的最大幅值与最小幅值之间的差值绝对值，作为第个居民的心率数据的离散程度，将所有居民的心率数据的离散程度的线性归一化结果作为每个居民的心率数据第二特征值。
16、优选的，所述根据每个居民的心率数据中的幅值，获取每个居民的心率数据第三特征值，包括的具体方法为：
17、将第个居民的心率数据中所有幅值的平方值均值，作为第个居民的心率数据的分布位置，将所有居民的心率数据的分布位置的线性归一化结果作为每个居民的心率数据第三特征值。
18、优选的，所述根据每个居民的心率数据第一特征值、第二特征值以及第三特征值构建样本空间，包括的具体方法为：
19、将居民的心率数据的第一特征值作为轴坐标，居民的心率数据的第二特征值作为轴坐标；居民的心率数据的第三特征值作为轴坐标，构建一个三维坐标系；对于第个居民的心率数据的第一特征值、第二特征值以及第三特征值，分别作为第个居民的心率数据在三维坐标系中的轴坐标、轴坐标以及轴坐标，将第个居民的心率数据置入三维坐标系中，记为第个数据点，将所有居民的心率数据置入三维坐标系中，得到所有居民的心率数据的样本空间。
20、优选的，所述根据样本空间中数据点的分布情况，获取每个数据点的参考数据点数量，包括的具体方法为：
21、对于第个数据点，首先预设一个临近数据点数量，将样本空间中与第个数据点最近的个数据点作为第个数据点的临近数据点，获取第个数据点的临近数据点所组成区域的质心，同时获取第个数据点的临近数据点所组成区域的质心与第个数据点之间的欧氏距离；
22、然后获取第个数据点与第个数据点的每个临近数据点之间的欧氏距离，根据第个数据点与第个数据点的每个临近数据点之间的欧氏距离，第个数据点的临近数据点所组成区域的质心与第个数据点之间的欧氏距离，获取第个数据点的参考数据点数量，其具体的计算公式为：
23、
24、式中，表示第个数据点的参考数据点数量，表示第个数据点的临近数据点所组成区域的质心与第个数据点之间的欧氏距离；表示预设的临近数据点数量；表示第个数据点与第个数据点的第个临近数据点之间的欧氏距离；表示向上取整运算；表示预设的初始参考数据点数量；表示以自然常数为底数的指数函数。
25、优选的，所述根据每个数据点的参考数据点数量获取每个数据点的局部密度，包括的具体方法为：
26、对于第个数据点，首先获取第个数据点的参考数据点数量，将距离第个数据点最近的个数据点，作为第个数据点的局部数据点，获取第个数据点与第个数据点的所有局部数据点之间的欧氏距离均值，记为第个数据点的局部距离，将第个数据点的局部距离的倒数作为第个数据点的局部密度。
27、优选的，所述根据每个数据点的局部密度，获取在进行k-means聚类的过程中每次迭代的簇类中心，得到最终的聚类结果，包括的具体方法为：
28、对于任意一次迭代过程中的任意一个簇类；首先获取簇类中所有数据点的局部密度之和；对于簇类中第个数据点，将簇类中第个数据点的局部密度与簇类中所有数据点的局部密度之和的比值，记为簇类中第个数据点的权值，获取簇类中所有数据点的权值；
29、将簇类中第个数据点的三个坐标值均乘以第个数据点的权值，得到第个数据点三个坐标值的分量，获取簇类中所有数据点三个坐标值的分量；
30、将簇类中所有数据点三个坐标值的分量之和，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述获取第个居民的心率数据第一特征值，包括的具体计算公式为：
3.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据每个居民的心率数据第一特征值、第二特征值以及第三特征值构建样本空间，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据样本空间中数据点的分布情况，获取每个数据点的参考数据点数量，包括的具体方法为：
5.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据每个数据点的参考数据点数量获取每个数据点的局部密度，包括的具体方法为：
6.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据每个数据点的局部密度，获取在进行k-means聚类的过程中每次迭代的簇类中心，得到最终的聚类结果，包括的具体方法为：
7.一种居民医疗健康智能化管理系统，包括存储器、处理器以及存储在存储器
...【技术特征摘要】
1.一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述获取第个居民的心率数据第一特征值，包括的具体计算公式为：
3.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据每个居民的心率数据第一特征值、第二特征值以及第三特征值构建样本空间，包括的具体方法为：
4.根据权利要求1所述一种居民医疗健康智能化管理方法，其特征在于，所述根据样本空间中数据点的分布情况，获取每个数据点的参考数据点数量，包括的具体方法为：
5.根据...
【专利技术属性】
技术研发人员：张文娜，侯广庆，董霄，
申请(专利权)人：顺通信息技术科技大连有限公司，
类型：发明
国别省市：
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