健康一体机系统的算法设计
健康一体机系统的算法设计
健康一体机系统主要是在体检数据的采集和体检结果的判断阶段融入了一系列优秀算法。在数据初级处理阶段，为了得到更准确的体检参数，在采集生理参数的过程中采用了最优融合集算法，最优融合集是对平均法更深层次的改进后的算法，权重系数更为合理。决策级阶段选用的是一种改进后 D-S 证据理论融合算法。
决策级阶段的数据融合是一种更高等级的融合算法，健康一体机相互之间没有联系的生理参数进行决策，使各个生理参数相互之间建立联系，克服了由单独的一项体检数据对身体状况判断的缺陷，让我们的体检结果更客观，更具有实际意义。
健康一体机传感器测量过程中由于人为失误等多方面的原因，传感器的测量值与真值会存在一定误差，前期的误差在后期数据融合阶段可能成为巨大的灾难，改变结果整体走向。因此，对传感器测量数据的有效性进行预先判断，降低外界因素影响，从而提取有效测量数据，对数据融合是十分必要的。
健康一体机用户身体健康状况的判定依赖于所得到的体检者的多项生理指标数据，为了使得到的体检参数更加准确和稳定，在采集生理参数的过程中采用了最优融合集算法，该算法不仅仅是简单的将体检传感器提供的体检数据进行平均取值。
