健康状态

摘要： 黏膜组织特异性免疫反应的调控是维持组织稳态的关键,决定着人体口腔的健康状态。据研究,2015年,口腔黏膜(oral mucosa)的炎症困扰着全球约5亿人且这种炎症的发病率随着年龄的增长而升高。在美国,30岁以上的人中有近一半受到某种程度的影响,65岁以上的人中约70%有这种情况[1]。

摘要： 为了分析CRH380B型动车组镍镉电池的健康状态(SOH),基于镍镉电池的检修规程和健康状态指标,对不同修程的镍镉电池的SOH进行了测试分析。首先,根据镍镉电池的标准检修规程,设计实验方案;然后,对不同修程的镍镉电池进行容量测试和开路电压测试;最后,基于实验测试数据估计镍镉电池的SOH。实验结果表明,消除记忆效应后四、五级修的SOH可达80%以上;以欧姆内阻估算的电池SOH比实际值大8%;通过开路电压测试获取不同修程电池的SOC-OCV数据,根据拟合曲线特征参数估计镍镉电池SOH,得出误差在±0.2%。

摘要： 由于悬挂式单轨结构特殊,对轨道梁健康状态的巡检需借助于智能巡检车,因此智能巡检车的运行状态和巡检数据的可靠、实时、稳定回传是实际工程实施中面临的难题。通过采用边缘计算和数据压缩技术降低数据传输带宽,对比自建、租用和共享3种车地无线通信方案,提出结合LTE-M和WLAN的车地无线通信方案。即在非运营时段,利用正线上的LTE-M车地无线通信综合承载网络,以及车辆基地内WLAN无线网络的设备和频谱资源,实现智能巡检车在全线范围内的车地无线通信功能。

摘要： 传统的超级电容三支路RC等效电路模型在快速充放电过程中并不能很好地描述超级电容充放电特性,且三支路RC等效电路模型参数在线辨识困难。为了提高快速充放电工况下超级电容状态估计和参数辨识的准确性,提出了基于简化模型和EKF的状态估计和参数辨识方法。首先,通过对快速充放电工况下模型简化可行性分析,在满足精度要求的前提下将三支路RC模型简化为二支路RC模型;其次,将模型参数也作为状态变量加入到状态方程中,采用EKF算法实现超级电容状态量和模型参数的同时在线估计;最后,采用一节50 F的超级电容在恒流充电、恒电阻放电的工况下验证了所提方法的有效性。实验结果表明,基于简化模型的状态估计和参数辨识方法在不降低估计精度的情况下加快了估计速度。

摘要： 有人认为,人老了,皮肤自然就松弛,皱纹横生,容颜“沧桑”是必然现象,其实不然。美国一位专家经多年研究证实:皮肤和大脑有别于人的其他器官。心脏、肾、肺等器官在15~20岁时处于最健康状态,20岁以后,这些器官的功能会逐渐衰退,衰退的速度约为每年1%~2%,而皮肤却不同,15岁的皮肤与50岁的皮肤功能、弹性、细胞增殖等没有什么不同。

摘要： 电动汽车动力电池的健康状态(state of heath,SOH)是电池管理系统重点监测指标之一,对其进行精确评估对于整车安全可靠运行具有重要意义。但现有动力电池SOH评估方法存在评估精度不理想、计算复杂度高等问题,为此提出一种基于改进时间卷积网络(Temporal convolutional network,TCN)模型的动力电池SOH评估方法。该方法首先从动力电池充电数据中提取等电压上升时间、等电流下降时间、电压回升数值三个健康因子,并采用皮尔森相关系数验证了其与电池容量之间的相关关系;然后根据TCN模型的感受野对编码器-解码器结构进行调整,通过训练后的编码器对输入序列进行特征提取,获取到长时间序列的短时表达;最后利用TCN模型捕获特征时间序列与电池SOH之间的因果关系,实现对动力电池SOH的精确评估。所提方法应用于公开电池数据集,并将实验结果与当前广泛采用的时间序列分析方法及相关文献中所用方法进行对比,结果表明所提方法可使均方根误差和绝对平均误差分别降低0.0012和0.0008,相同训练次数所需计算时间减少3.4%。

摘要： 徒步旅行既可以亲近大自然,欣赏沿途的美妙风光,又可以用自己的脚步探索新世界,时常充满惊喜,因而引得无数人绑紧鞋带踏上旅途。有的朋友在徒步旅行后,膝关节会疼痛几天甚至更长时间。了解一些徒步旅行中如何保护膝关节的知识,可以帮助您保持快乐、无痛的健康状态。

摘要： 锂电池健康状态(state of health,SOH)是表征电池实际寿命的关键性参数。SOH不可直接测量,为进一步提升锂电池SOH估计的精度,提出一种基于健康特征参数的CNN-LSTM与GRU组合SOH估计方法。首先,从锂电池充电曲线中初步选取健康特征参数,并通过Spearman相关系数提取健康特征,具体包括恒定电流充电时长、恒定电压充电时长、恒定电流充电时长与恒定电压充电时长的比值以及恒定电流充电阶段温度曲线在时间上的积分与恒定电压充电阶段温度曲线在时间上的积分。其次,采用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)提取健康特征的局部特征,长短期神经网络(long short-term memory,LSTM)挖掘数据时间序列特征,构造CNN-LSTM融合神经网络。然后,将CNN-LSTM网络与门口循环单元(gated recurrent unit,GRU)通过自适应权重因子构成组合SOH估计模型。最后,以NASA锂电池数据集5号、6号、7号、18号电池参数为依据进行验证。实验结果表明,所提组合模型相比于CNN-LSTM、LSTM和GRU此类单一模型,平均绝对误差分别降低了71.8.%、62.4%、22.6%,均方根分别降低了84.1%、79.8%、44.3%。

摘要： 在鸡群生长过程中,预防鸡群感染疾病仍然是重中之重,传播途径主要受人为因素的影响,切断传播途径对防控鸡群感染疾病具有重要意义,所以说切断疾病传播途径是最有效和最经济的措施。在此将常见的主要传播途径:种蛋传播、孵化厅传播、空气传播、饮水或饲料传播、设备传播等进行详细介绍,并根据传播特点进行防控,避免鸡群摄入病原体,切断疾病传播途径,确保鸡群处于健康状态。

摘要： 针对风电机组运行健康状态伴随的模糊性、随机性特点,提出一种融合主客观组合赋权优化云模型的风电机组健康状态评估模型.从人员、机器、环境、管理4个方面建立影响风电机组状态的综合评价指标;选择AHP法和CRITC法分别求取评价指标的主、客评判权值,再由组合赋权理论确定动态权重;采用云模型理论与组合权重相交法评判当前风电机组的运行健康状态.结果表明:该评估模型可以实现风电机组的子系统与完整系统的健康状态评估,客观反映设备的运行状态.

摘要： 在大数据背景下,充分挖掘导航卫星海量监测数据和空间环境数据,对于有效评估卫星健康状态,具有重要意义.针对卫星内部监测数据和外部空间环境数据弱关联的问题,本文提出一种基于数据融合的导航卫星健康状态评估方法.收集卫星监测数据和空间环境数据,获取能够表征卫星异常或退化的数据.利用神经网络、支持向量机等算法,开展卫星监测数据和空间环境数据的事件跟踪分析,得到各项数据的趋势分析结果.将各项数据事件跟踪结果作为贝叶斯融合节点(BFN)的输入,进行数据融合、异常事件评估和关联综合处理,得到一定置信度下的卫星健康评估结果.该方法能够提高卫星健康评估的准确性,为卫星在轨运行维护决策提供量化依据.

摘要： 中医药强调整体把握健康状态，注重个体化，突出治未病，临床疗效确切，治疗方式灵活，养生保健作用突出，是我国独具特色的健康服务资源。开展中医特色健康管理。将中医药优势与健康管理结合，以慢性病管理为重点，以治未病理念为核心，探索融健康文化、健康管理、健康保险为一体的中医健康保障模式。

摘要： 本文利用层析分析法,分别从“盆”、“水”、生物、社会服务功能4个方面建立含13个指标的评价体系,根据指标重要程度赋予相应权重,并对北大港水库健康状态进行评价赋分.研究结果表明,北大港水库健康状态为不健康.

摘要： 生态调水改善平原河网水质已逐渐成为维护河湖健康、改善河网水环境的常规措施.生态调水效果评估有助于认识生态调水工作的不足,有利于优化生态调水工作.课题以温州市城区河网为研究对象,重点研究了现状生态调水对河网水质的提升效果以及影响河网水质的主要定类指标,应用综合评价方法对河网健康状态进行评价,对下步生态调水及水质提升提出建议.

摘要： 健身气功是以自身形体活动、呼吸吐纳、心理调节相结合为主要运动形式的民族传统体育项目,是中华悠久文化的重要组成部分.习练健身气功对于增强人的心理素质,改善人的生理功能,提高人的生存质量,提高道德修养等,具有独特的作用.当今高校中的大部分同学都处于亚健康状态,熬夜、久坐、缺乏锻炼已经成为现在多数大学生的生活常态.在高校中合理推广医学气功,不仅可以改变学生的健康状态,也能更好、更快地促进气功在各类人群的普及,加快健身气功走向世界的步伐.

摘要： 目的:提出现代中医学经络调理的新理论循经脏腑调理法,结合现代科技低频负压循经脏腑调理装置,在调理"未病""欲病""已病"方面,提供新思路.方法:以往调理多依据中医学理论,采用针刺、艾灸、刮痧、拔罐、推拿等手段,激发经络经气治疗疾病.本课题组采用循经脏腑调理法结合低频负压循经脏腑调理装置,探索常见"未病""欲病""已病"调理点,对51例"欲病"者调理人体生理功能状态.结果:"欲病"状态实现向健康状态转归.结论:循经调理和脏腑调理取穴少,操作简便实用.

摘要： 本项目融合先进的现代信息科技和中医诊断技术，利用多学科看交叉研究方法，建立了中医四诊信息在线采集的规范化，可视化方法，实现了在线的智能化中医健康状态监测与健康指导。

摘要： 指标权重合理与否是确保山区中小河流健康评价结果是否准确的关键.本文通过构建囊括自然形态、生态环境、社会服务三方面的山区中小河流指标体系,分别采用层次分析法和网络分析法计算各指标权重值,并对两种方法的指标权重进行排序、对比和分析,研究表明:(1)两种研究方法中社会服务方面各指标权重值均低于其它两方面各指标权重值.(2)从指标权重重要性排序所体现的结果可以判定,指标体系的选取应该注重结合实际情况.(3)指标权重直接影响评价结果的准确性,因此应基于体现研究对象的细节和综合状态的目的采用多种方法计算,确保结论的实用性.

摘要： 指标权重合理与否是确保山区中小河流健康评价结果是否准确的关键.本文通过构建囊括自然形态、生态环境、社会服务三方面的山区中小河流指标体系,分别采用层次分析法和网络分析法计算各指标权重值,并对两种方法的指标权重进行排序、对比和分析,研究表明:(1)两种研究方法中社会服务方面各指标权重值均低于其它两方面各指标权重值.(2)从指标权重重要性排序所体现的结果可以判定,指标体系的选取应该注重结合实际情况.(3)指标权重直接影响评价结果的准确性,因此应基于体现研究对象的细节和综合状态的目的采用多种方法计算,确保结论的实用性.

摘要： 指标权重合理与否是确保山区中小河流健康评价结果是否准确的关键.本文通过构建囊括自然形态、生态环境、社会服务三方面的山区中小河流指标体系,分别采用层次分析法和网络分析法计算各指标权重值,并对两种方法的指标权重进行排序、对比和分析,研究表明:(1)两种研究方法中社会服务方面各指标权重值均低于其它两方面各指标权重值.(2)从指标权重重要性排序所体现的结果可以判定,指标体系的选取应该注重结合实际情况.(3)指标权重直接影响评价结果的准确性,因此应基于体现研究对象的细节和综合状态的目的采用多种方法计算,确保结论的实用性.

摘要： 提供了一种健康状态管理设备和健康状态管理系统。根据本发明的健康状态管理设备管理关于交通工具的驾驶员的健康状态的信息，包括：验证部分，其验证驾驶员；健康状态判断部分，其测量由所述验证部分所验证的驾驶员的血液成分数据，并使用所述血液成分数据来判断所述驾驶员的健康状态；决定部分，其基于所述健康状态判断部分的判断结果来决定是否允许操作交通工具；以及存储部分，其与驾驶员的驾驶员识别信息关联地存储所述健康状态判断部分的判断结果和所述决定部分的决定结果。

摘要： 提供健康状态评价系统，能够使一般人为了改善健康状态而知道自身的定位。通过以健康诊断的数值(Dx)为说明变量的主成分分析，来求出方差的大小为前3位的主成分变量，即运动习惯变量(C1)、能量摄取习惯变量(C2)以及营养平衡习惯变量(C3)。该健康状态评价系统具有：数据输入部，其输入健康诊断的数值(Dx)；运算部，其基于根据主成分分析所求出的系数和数学式来计算各习惯变量(C1～3)；以及结果显示部，其显示被检者在运算部预先求出的多人的数据中的定位。习惯变量(C1～3)包含3组要素。通过利用3个主成分变量(C1～C3)求出被检者在多人的数据中的定位，而对该被检者的健康状态进行评价。

摘要： 作为应用本发明的健康状态判定装置的一个例子的健康状态判定装置(1)是分析4次的测定值这样的短期的个别的生命体征，判定健康状态的异常的装置。健康状态判定装置(1)具备运算部(2)。运算部(2)是执行健康状态判定装置(1)具有的各信息处理功能的处理部。即，在应用本发明的软件中，使平板终端(3)的运算部(2)作为信息输入组件(23)、信息记录组件(24)、基准计算组件(5)、判定处理组件(6)等发挥功能。通过该各组件的处理功能，进行信息的发送接收、信息的记录、生命体征的值中的异常的判定、与生命体征的值有关的异常的判定基准的设定、与生命体征的值有关的异常的判定结果的通知、基于生命信息的内容的评分、评分条件(评分基准信息)的设定、分数值信息中的异常的判定、与分数值有关的异常的判定基准的设定、与分数值有关的判定结果的通知、显示信息的制作、显示等。

摘要： 本发明提出一种具有自我健康状态预测功能的电力设备及其自我健康状态预测方法以及一种适用于多个电力设备的云端服务器。所述电力设备透过其通讯模块自前述云端服务器取得电力设备的一健康指数预测模型与一健康预测指数阈值，并用以将所取得的多个感测数据与电力设备的基本数据带入健康指数预测模型来进行运算，以获得一健康预测指数。所述电力设备还用以依据健康预测指数与健康预测指数阈值的比较结果来取得电力设备的一健康状态预测数据，以便执行一后续处理。其中健康指数预测模型为前述云端服务器透过机器学习的方式来建立与训练。

摘要： 一种软件、健康状态判定装置及健康状态判定方法，可反映考虑了对象者的个体差的生命体征、每天的身体状况，高精度地捕捉每个对象者不同的个体内变动，有助于提供适合于对象者的健康管理、每个人的个性的医疗。作为适用了本发明的健康状态判定装置的一例的健康状态判定装置(1)具备运算部(2)。运算部(2)是执行健康状态判定装置(1)具有的各信息处理功能的处理部。即，在适用了本发明的软件中，使平板电脑终端(3)的运算部(2)作为信息输入组件(23)、信息记录组件(24)、基准算出组件(5)、评分处理组件(100)、判定处理组件(6)等发挥功能。由此各组件的处理功能，进行信息的发送接收、信息的记录、基于生命信息的内容的评分、评分条件(评分基准信息)的设定、在分数值信息中的异常的判定、异常的判定基准的设定、判定结果的通知、显示信息的作成、显示等。

摘要： 本发明提供一种作为管理对象的被检测者能更简单且准确地直接测定其健康状态，而且利用该健康状态的测定数据，专业机构能更可靠地维持或改善被检测者的健康状态的技术。一种健康状态管理系统，具备：包括拉曼分光装置(2)和便携式终端(3)的测定终端(4)、服务器(5)以及医院终端(7)，其中，便携式终端(3)将拉曼分光测定的测定数据发送至服务器(5)，服务器(5)根据接收到的测定数据基于规定的判定算法判定牙齿的状态，发送至便携式终端(3)和医院终端(7)。此外，服务器(5)基于判定出的状态和登录信息，选择应就医的牙科医院，发送至便携式终端(3)。而且，还在便携式终端(3)和医院终端(7)进行作为能确定预约日期和时间的预约/受理支持。

摘要： 作为应用了本发明的健康状态判定装置的一个例子的健康状态判定装置(1)具备运算部(2)。运算部(2)是执行健康状态判定装置(1)所具有的各信息处理功能的处理部。即，在应用了本发明的软件中，使平板终端(3)的运算部(2)作为信息输入单元(23)、信息记录单元(24)、基准计算单元(5)、判定处理单元(6)等发挥功能。利用该各单元的处理功能来进行信息的收发、信息的记录、异常的判定、判定基准的设定、判定结果的通知、显示信息的制作、显示等。

摘要： 本发明涉及一种老年人健康状态监控系统以及老年人健康状态监控系统软件。该系统包括环境监控装置、人身状态监控装置、报警系统、监控数据储存分析服务器、监控终端。本发明和已有的家庭环境监控系统相比较，其核心优势在于，本发明的监控器不仅包括环境监测器，而且还包括对人身状态进行监控的装置，如对人体的体温、运动行为、血压、血糖、心电、血氧、心率、体重成分等进行测量监控的仪器，这些监控器将人体的各种参数测量后发送至服务器，服务器对这些人体数据进行分析，确定健康状态并生成报告，通过网络发送给各终端，从而能实时掌握老年人的健康状态，减少了突发事件的发生。

摘要： 本发明公开了锂离子电池健康状态估算系统和使用该系统对锂离子电池健康状态估算的方法，其中锂离子电池健康状态估算系统包括单片机中央控制模块、输出交流脉冲的交流脉冲输出模块、电池模块和显示模块，所述单片机中央控制模块分别与交流脉冲输出模块、电池模块和显示模块连接，所述交流脉冲输出模块和所述电池模块连接，所述电池模块为锂离子动力电池。本发明的锂离子电池健康状态估算系统结构简单、专门针对锂离子电池、可以准确地在线快速测定锂离子动力电池实际内部阻值和内部各化学组分的阻抗并确定锂离子电池实际状况。

摘要： 提供了一种健康状态管理设备和健康状态管理系统。根据本发明的健康状态管理设备管理关于交通工具的驾驶员的健康状态的信息，包括：验证部分，其验证驾驶员；健康状态判断部分，其测量由所述验证部分所验证的驾驶员的血液成分数据，并使用所述血液成分数据来判断所述驾驶员的健康状态；决定部分，其基于所述健康状态判断部分的判断结果来决定是否允许操作交通工具；以及存储部分，其与驾驶员的驾驶员识别信息关联地存储所述健康状态判断部分的判断结果和所述决定部分的决定结果。