动态生理信息融合在人体健康评价系统的应用

摘要

针对人体健康状况实时评价问题,将生理医学理论与信息融合技术相结合,设计了一种基于动态生理信息融合的健康评价系统.利用扩展的卡尔曼滤波辅助方法进行预处理及特征提取,将模糊逻辑引进神经网络,推进了模型一致性推理过程,选取基于数值优化改进的BP算法.仿真结果及健康增进型运动平台的实际应用表明该系统能够快速、准确完成人体健康状况的评价.