一种基于物联网的智慧养老服务管理系统的制作方法

本发明涉及身体指标数据处理，具体涉及一种基于物联网的智慧养老服务管理系统。

背景技术：

1、随着人口老龄化趋势的加剧，养老服务的需求不断增长；智慧养老服务作为一种新型的养老服务模式，采用物联网技术来实现老年人生活、健康、安全等方面的全方位管理和服务，可以实现养老服务信息化和智能化，有效提高养老服务和质量。由于养老机构中老年人数量较多，首先需要将相似身体指标数据的老年人聚为一类，进而为其安排合适的护理服务。

2、现有技术中，采用optics聚类方法，通过计算欧氏距离获得老年人身体指标之间的距离，将相似身体指标数据的老年人进行聚类，进而安排合适的护理服务；但由于老年人在不同身体指标数据之间的相关关系可能不同，直接计算欧氏距离未能获得老年人身体指标数据之间的准确距离，导致聚类效果较差，智慧养老服务管理准确性不高。

技术实现思路

1、为了解决未能获得老年人身体指标数据之间的准确距离，导致聚类效果较差，智慧养老服务管理准确性不高的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于物联网的智慧养老服务管理系统，所采用的技术方案具体如下：

2、本发明提出了一种基于物联网的智慧养老服务管理系统，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：

3、获取老年人在预设时间范围内每一时刻下多维度的身体指标数据，获得老年人在每一维度下的身体指标曲线；

4、根据每个所述身体指标曲线的变化趋势获得每个身体指标曲线的多个曲线段；将两个所述身体指标曲线作为一个匹配对进行匹配，获得两个身体指标曲线之间每个曲线段的多个匹配曲线段；根据每个老年人的每个曲线段与对应匹配曲线段之间的斜率差异和匹配数量，获得每个老年人在每对身体指标曲线之间的局部相关性；

5、根据所有老年人在每对身体指标曲线之间的所述局部相关性，获得每对身体指标之间的整体相关性；根据身体指标之间的整体相关性筛选出高相关指标对，获得每个身体指标与其他身体指标之间的相关性；根据每个身体指标与其他身体指标之间的所述相关性和对应高相关指标对的数量，获得每个身体指标的权重值；

6、在每一时刻下，根据每个老年人之间在每一维度下身体指标数据的差异以及对应身体指标的所述权重值，获得每个老年人之间的身体指标距离；

7、根据所述身体指标距离对所有老年人进行聚类，根据聚类结果进行养老服务管理。

8、进一步地，所述匹配曲线段的获取方法包括：

9、在所述匹配对中筛选出参考身体指标曲线；

10、在每对身体指标曲线之间，依次以参考身体指标曲线的每个曲线段作为目标曲线段；以非参考身体指标曲线上未参与匹配的曲线段的第一个曲线段的数据量作为比较数据；比较目标曲线段的数据量与比较数据，若目标曲线段的数据量大于比较数据，依次累加非参考身体指标曲线中多个曲线段的数据量，作为新的比较数据，直到目标曲线段的数据量小于或等于比较数据，获得非参考身体指标曲线中对应的曲线段以及比较数据；

11、计算参考身体指标曲线中目标曲线段的数据量和后一相邻目标曲线段的数据量的一半值之和，作为修正阈值；若比较数据大于修正阈值，将获得的非参考身体指标曲线中对应曲线段中最后一个曲线段去除，获得目标曲线段的匹配曲线段；获得参考身体指标曲线的每个曲线段的匹配曲线段。

12、进一步地，所述参考身体指标曲线的获取方法包括：

13、在每对身体指标曲线之间，将对应身体指标曲线中曲线段数量最少的身体指标曲线，作为参考身体指标曲线。

14、进一步地，所述局部相关性的获取方法包括：

15、根据局部相关性的获取公式获得局部相关性，局部相关性的获取公式为：

16、；其中，表示第个老年人的第个身体指标曲线和第个身体指标曲线组成的匹配对的局部相关性；表示第个老年人的第个身体指标曲线中第个曲线段对应第个身体指标曲线中匹配曲线段的匹配数量；表示第个老年人的第个身体指标曲线中第个曲线段的斜率；表示第个老年人的第个身体指标曲线中第个曲线段在第个身体指标曲线中第个匹配曲线段的斜率；表示第个身体指标曲线中曲线段的个数；表示调节参数；表示以自然常数为底的指数函数；表示取绝对值。

17、进一步地，所述整体相关性的获取方法包括：

18、将所有老年人在每对身体指标曲线之间的局部相关性求均值，并归一化，获得每对身体指标曲线对应的身体指标之间的整体相关性。

19、进一步地，所述相关性的获取方法包括：

20、若身体指标之间的整体相关性大于预设相关性阈值，将对应的身体指标构成高相关指标对；

21、若每个身体指标和所有其他身体指标之间的整体相关性均小于或等于预设相关性阈值，计算每个身体指标与所有其他身体指标之间的整体相关性的均值，并进行归一化，获得每个身体指标与其他身体指标之间的相关性；

22、若每个身体指标和所有其他身体指标之间的整体相关性中存在大于预设相关性阈值，计算对应所有高相关指标对的整体相关性的均值，并进行归一化，获得每个身体指标与其他身体指标之间的相关性。

23、进一步地，所述权重值的获取方法包括：

24、将每个身体指标与其他身体指标之间的相关性进行负相关映射，作为第一权值；

25、计算对应高相关指标对的数量和预设常数之和，并进行负相关映射，作为第二权值；

26、计算第一权值和第二权值的乘积，获得每个身体指标的权重值。

27、进一步地，所述身体指标距离的获取方法包括：

28、在每一时刻下，计算每个老年人之间在每一维度下身体指标数据之间的差异，作为第一差异值；计算所有时刻下第一差异值的均值，作为第一差异均值；

29、计算每个身体指标的第一差异均值和权重值的乘积，作为第一加权值；

30、计算所有身体指标的所述第一加权值的均值，作为每个老年人之间的身体指标距离。

31、进一步地，所述根据所述身体指标距离对所有老年人进行聚类包括：

32、根据每个老年人之间的身体指标距离，采用optics聚类方法对所有老年人进行聚类。

33、进一步地，所述曲线段的获取方法包括：

34、通过牛顿法获得每个身体指标曲线中的极值点；连接极值点之间的线段，作为曲线段。

35、本发明具有如下有益效果：

36、本发明为了更好地理解身体指标随时间的变化趋势，根据每个身体指标曲线的变化趋势获得每个身体指标曲线的多个曲线段；将两个身体指标曲线作为一个匹配对进行匹配，获得两个身体指标曲线之间每个曲线段的多个匹配曲线段，有助于减少由于数据量差异导致的偏差，提高分析的准确性；根据每个老年人的每个曲线段与对应匹配曲线段之间的斜率差异和匹配数量，获得每个老年人在每对身体指标曲线之间的局部相关性，通过分析身体指标之间的变化特征，更深入的理解每个老年人的健康状况；根据所有老年人在每对身体指标曲线之间的局部相关性，获得每对身体指标之间的整体相关性，评估全部老年人中身体指标之间的相关关系，提供更全面的相关性分析；根据身体指标之间的整体相关性筛选出高相关指标对，获得每个身体指标与其他身体指标之间的相关性，有助于理解不同身体指标之间的关系，识别出对老年人有显著关联影响的身体指标；根据每个身体指标与其他身体指标之间的相关性和对应高相关指标对的数量，获得每个身体指标的权重值，反映了每个身体指标对老年人健康状况的重要性；在每一时刻下，根据每个老年人之间在每一维度下身体指标数据的差异以及对应身体指标的权重值，获得每个老年人之间的身体指标距离，更准确的凸显老年人之间的身体健康差异；对所有老年人进行聚类，进行养老服务管理，将具有相似特征和需求的老年人归为同一组，以便更有效地进行养老服务管理。本发明通过获得老年人身体指标数据之间准确的距离，提高聚类效果，优化养老服务效率和质量。