[发明专利]一种基于多特征的健康状态预测系统

权利要求书

1.一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，包括：

情绪刺激模块，用于提供情绪刺激，包括静态情绪刺激和动态情绪刺激；

信号采集模块，用于在情绪刺激时采集生物数据和行为数据；

模型构建模块，用于对生物数据和行为数据进行处理，利用机器学习算法构建预测模型；

评估模块，用于利用预测模型输出的预测结果，生成评价内容。

2.根据权利要求1所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述静态情绪刺激包括不同愉悦等级的图片。

3.根据权利要求1所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述动态情绪刺激包括相同时长、不同愉悦等级的音频或视频。

4.根据权利要求1所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述生物数据包括脑电信号、皮肤电信号、心电信号、肌电信号。

5.根据权利要求1所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述行为数据包括眼动数据、语音数据、面部特征数据。

6.根据权利要求1所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述模型构建模块包括预处理子模块、特征提取子模块、模型训练子模块和模型输出子模块；

所述预处理子模块，用于分别对生物数据和行为数据进行预处理，去除干扰数据；

所述特征提取子模块，用于对预处理后的生物数据和行为数据进行分段提取特征；

模型训练子模块，用于根据提取的特征对预测模型进行训练；

模型输出子模块，用于根据预测准确性确定最终的预测模型。

7.根据权利要求6所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述特征提取子模块包括生物特征提取子模块、眼动特征提取子模块、语音数据特征提取子模块、面部特征提取子模块；

所述生物特征提取子模块，用于利用短时傅立叶变换对预处理后的生物数据进行时频变化，再利用可分频段自适应跟踪方法对时频变化后的生物数据进行分段，获取选定波段的特征值；

所述眼动特征提取子模块，用于根据眼球中心点的变化位置获取眼动移动折线图；

所述语音数据特征提取子模块，用于根据语音数据提取语义和语调；

所述面部特征提取子模块，用于获取眼睛闭合度、瞳孔放大程度、眉毛弯曲度、嘴巴闭合度或/和鼻孔张合度。

8.根据权利要求6所述的一种基于多特征的健康状态预测系统，其特征在于，所述模型训练子模块包括第一标签子模块、第二标签子模块、第三标签子模块、第一训练子模块、第二训练子模块、第三训练子模块；

所述第一标签子模块，用于对第一训练集中的部分数据进行标签添加；

所述第一训练子模块，用于根据第一训练集的数据对预测模型进行训练，获取第一预测模型；

所述第二标签子模块，用于利用第一预测模型对第二训练集中的数据进行标签预测；

所述第二训练子模块，用于根据第一训练集和第二训练集中的数据对第一预测模型进行优化，获取第二预测模型；

所述第三标签子模块，用于利用第二预测模型对第一训练集中的数据进行标签预测；

所述第三训练子模块，用于根据第一训练集和第二训练集中的数据对第二预测模型进行优化，获得预测模型。