本發(fā)明涉及健康管理和運(yùn)動(dòng)科學(xué)領(lǐng)域，尤其涉及一種自適應(yīng)人體健康干預(yù)運(yùn)動(dòng)鍛煉裝置及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著健康意識(shí)的不斷提高和科技的發(fā)展，個(gè)人健康管理和運(yùn)動(dòng)干預(yù)逐漸成為大眾關(guān)注的熱點(diǎn)。尤其是在現(xiàn)代快節(jié)奏的生活中，越來(lái)越多的人希望通過(guò)科學(xué)的運(yùn)動(dòng)干預(yù)來(lái)改善健康狀況。然而，現(xiàn)有的健康干預(yù)和運(yùn)動(dòng)鍛煉方法在技術(shù)應(yīng)用上仍然存在許多缺陷和不足，難以滿(mǎn)足個(gè)性化、實(shí)時(shí)性和動(dòng)態(tài)調(diào)整的需求。

2、首先，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)干預(yù)方法大多依賴(lài)于單一數(shù)據(jù)源，如僅關(guān)注心率或步數(shù)等簡(jiǎn)單的生理指標(biāo)。這種單一的數(shù)據(jù)采集方式難以全面反映個(gè)體的整體健康狀態(tài)，無(wú)法提供個(gè)性化的健康干預(yù)方案。例如，僅基于步數(shù)的運(yùn)動(dòng)建議可能忽略了用戶(hù)的情感狀態(tài)、環(huán)境因素等重要信息，從而導(dǎo)致干預(yù)方案的有效性和針對(duì)性不足。

3、其次，現(xiàn)有的健康干預(yù)技術(shù)在數(shù)據(jù)處理和分析上存在局限。傳統(tǒng)的方法多采用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析或規(guī)則判斷，無(wú)法充分挖掘數(shù)據(jù)中的深層次特征和關(guān)系。這些方法在面對(duì)海量的、多模態(tài)的健康數(shù)據(jù)時(shí)，往往顯得力不從心，難以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的特征提取和高效的特征融合。例如，簡(jiǎn)單的線性分析方法無(wú)法有效捕捉多模態(tài)數(shù)據(jù)中的復(fù)雜關(guān)系，導(dǎo)致特征提取不夠準(zhǔn)確，影響后續(xù)干預(yù)方案的制定。

4、另外，現(xiàn)有的運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案通常缺乏動(dòng)態(tài)調(diào)整和實(shí)時(shí)優(yōu)化的能力。大多數(shù)方案在制定后是靜態(tài)的，無(wú)法根據(jù)用戶(hù)的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行調(diào)整。這種缺乏靈活性的干預(yù)方法無(wú)法適應(yīng)用戶(hù)在不同時(shí)間和環(huán)境下的變化需求，導(dǎo)致干預(yù)效果有限。例如，在用戶(hù)運(yùn)動(dòng)過(guò)程中，如果無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度和類(lèi)型，可能會(huì)導(dǎo)致運(yùn)動(dòng)效果不佳甚至造成運(yùn)動(dòng)損傷。

5、此外，傳統(tǒng)的健康干預(yù)方法往往缺乏智能化和自適應(yīng)能力。雖然一些方法引入了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，但這些方法大多基于預(yù)設(shè)模型和固定算法，難以自適應(yīng)地調(diào)整和優(yōu)化。例如，現(xiàn)有的一些基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的健康干預(yù)方法，由于模型的復(fù)雜性和數(shù)據(jù)的多樣性，難以實(shí)現(xiàn)快速的模型更新和動(dòng)態(tài)優(yōu)化，從而限制了應(yīng)用效果和用戶(hù)體驗(yàn)。

6、最后，現(xiàn)有的健康干預(yù)系統(tǒng)在用戶(hù)體驗(yàn)和反饋機(jī)制上也存在不足。大多數(shù)系

7、統(tǒng)缺乏有效的反饋機(jī)制，用戶(hù)在使用過(guò)程中無(wú)法獲得實(shí)時(shí)的、直觀的反饋信息，難以理解和執(zhí)行干預(yù)方案。這種缺乏互動(dòng)性的設(shè)計(jì)不利于提高用戶(hù)的參與度和依從性，影響了健康干預(yù)的長(zhǎng)期效果。

8、因此，如何提供一種自適應(yīng)人體健康干預(yù)運(yùn)動(dòng)鍛煉裝置及方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種自適應(yīng)人體健康干預(yù)運(yùn)動(dòng)鍛煉裝置及方法，本發(fā)明充分利用了情感狀態(tài)張量分解、代數(shù)拓?fù)涓呔S持久同調(diào)、跨模態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，詳細(xì)描述了智能化實(shí)現(xiàn)個(gè)性化運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案的算法和過(guò)程，具備數(shù)據(jù)采集全面、特征提取準(zhǔn)確、動(dòng)態(tài)調(diào)整靈活和優(yōu)化效果顯著的優(yōu)點(diǎn)。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種自適應(yīng)人體健康干預(yù)運(yùn)動(dòng)鍛煉裝置及方法，包括如下步驟：

3、s1、通過(guò)異構(gòu)多傳感器網(wǎng)絡(luò)采集用戶(hù)的生理數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)數(shù)據(jù)集；

4、s2、使用情感狀態(tài)張量分解方法對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行特征提取，生成高維特征表示；

5、s3、利用代數(shù)拓?fù)涞母呔S持久同調(diào)方法對(duì)高維特征表示進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)化處理，生成綜合特征向量；

6、s4、基于跨模態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)綜合特征向量進(jìn)行時(shí)序分析，生成個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案；

7、s5、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的生理和情感狀態(tài)，更新多模態(tài)數(shù)據(jù)集；

8、s6、根據(jù)實(shí)時(shí)更新的多模態(tài)數(shù)據(jù)集，動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)動(dòng)參數(shù)，并生成調(diào)整后的運(yùn)動(dòng)方案；

9、s7、將動(dòng)態(tài)調(diào)整后的運(yùn)動(dòng)方案通過(guò)可穿戴設(shè)備提供給用戶(hù)，并實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的反饋與響應(yīng)；

10、s8、基于用戶(hù)通過(guò)可穿戴設(shè)備的反饋及其生物節(jié)律和個(gè)體特征，利用自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化和調(diào)整運(yùn)動(dòng)方案，并將更新后的運(yùn)動(dòng)方案整合到多模態(tài)數(shù)據(jù)集中；

11、s9、在運(yùn)動(dòng)結(jié)束后，根據(jù)更新后的多模態(tài)數(shù)據(jù)集中的身體狀態(tài)和運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度，利用自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成個(gè)性化的恢復(fù)與再生方案。

12、可選的，所述s2具體包括：

13、s21、將異構(gòu)多傳感器網(wǎng)絡(luò)采集的用戶(hù)生理數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除噪聲和異常值，形成標(biāo)準(zhǔn)化的多模態(tài)數(shù)據(jù)集；

14、s22、利用高維情感狀態(tài)張量分解方法對(duì)預(yù)處理后的多模態(tài)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分解：

15、

16、其中，t表示情感狀態(tài)張量，βijk為分解系數(shù)，反映了生理數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)間的相互關(guān)系強(qiáng)度，ai、bj和ck分別表示生理數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)的特征向量，m、n和p分別表示特征向量ai、bj和ck的維度，表示張量積，θijk表示特征向量間的相位差，λijk為衰減因子，表示特征向量之間關(guān)系的強(qiáng)弱隨時(shí)間或空間的變化；

17、s23、引入一種多模態(tài)張量嵌入方法，將分解得到的情感狀態(tài)張量t投影到一個(gè)低維潛在空間中，捕捉不同模態(tài)之間的深層關(guān)系：

18、

19、其中，e表示嵌入后的低維特征空間，αijk為嵌入權(quán)重，控制不同特征向量在低維空間中的影響力，函數(shù)用于將特征向量ai、bj和ck映射到嵌入空間；

20、s24、對(duì)嵌入后的低維特征空間e進(jìn)行自適應(yīng)多模態(tài)非線性特征提取，通過(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整不同模態(tài)的特征權(quán)重，提取出關(guān)鍵特征成分；

21、s25、對(duì)提取后的特征表示進(jìn)行多層次融合與多尺度規(guī)范化處理，使用加權(quán)平均或投票機(jī)制對(duì)不同尺度的特征進(jìn)行融合，并通過(guò)頻率分析或尺度函數(shù)調(diào)整權(quán)重，生成最終的高維特征表示。

22、可選的，所述s3具體包括：

23、s31、對(duì)生成的最終高維特征表示進(jìn)行預(yù)處理，去除冗余信息，生成標(biāo)準(zhǔn)化特征集；

24、s32、利用代數(shù)拓?fù)涞母呔S持久同調(diào)方法對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化特征集進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)化處理，構(gòu)建帶有復(fù)雜權(quán)重的持久同調(diào)群，并通過(guò)分析特征集的拓?fù)涮匦?，揭示出特征之間的隱含結(jié)構(gòu)和關(guān)系；

25、s33、計(jì)算高維特征表示的帶權(quán)持久同調(diào)，得到持久條帶集合{(bi,di,wi)}，其中bi和di分別表示條帶的生成和消失時(shí)間，wi表示條帶的權(quán)重：

26、

27、其中，η(ai,bj,ck)為特征提取函數(shù)，表示生理數(shù)據(jù)ai、情感數(shù)據(jù)bj、環(huán)境數(shù)據(jù)ck的特征提取結(jié)果，αijk為嵌入權(quán)重，為多模態(tài)張量嵌入函數(shù)，λijk為時(shí)間或空間衰減因子；

28、s34、根據(jù)帶權(quán)持久同調(diào)條帶{(bi,di,wi)}生成拓?fù)涮卣飨蛄縫：

29、

30、其中，為特征函數(shù)，表示在區(qū)間[bi,di]上的特征值，log2(1+wi)是對(duì)條帶權(quán)重wi取對(duì)數(shù)，底數(shù)為2，sin(πwi)對(duì)條帶權(quán)重wi取正弦函數(shù)，參數(shù)為πwi；

31、s35、對(duì)拓?fù)涮卣飨蛄縫進(jìn)行非線性多尺度分析，將不同尺度的特征進(jìn)行融合，生成非線性多尺度拓?fù)涮卣鞅硎緋nms；

32、s36、將非線性多尺度拓?fù)涮卣鞅硎緋nms進(jìn)行規(guī)范化處理，并通過(guò)自適應(yīng)權(quán)重調(diào)整生成最終的綜合特征向量v：

33、

34、其中，ωs表示不同尺度下特征的自適應(yīng)權(quán)重，pnms,s表示第s個(gè)尺度下的非線性多尺度拓?fù)涮卣鞅硎?，s為總的尺度數(shù)量，ζs為非線性調(diào)節(jié)參數(shù)。

35、可選的，所述s4具體包括：

36、s41、獲取最終生成的綜合特征向量v，并將其輸入到跨模態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，進(jìn)行初步特征映射，得到映射結(jié)果m；

37、s42、對(duì)映射結(jié)果m進(jìn)行遞歸處理，構(gòu)建遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏狀態(tài)ht：

38、

39、其中，ht為當(dāng)前隱藏狀態(tài)，ht-1為前一時(shí)刻的隱藏狀態(tài)，tanh為雙曲正切函數(shù)，wh為隱藏狀態(tài)權(quán)重矩陣，wx為輸入特征權(quán)重矩陣，mt為當(dāng)前時(shí)間步t的輸入特征映射結(jié)果，bh為隱藏狀態(tài)偏置，γ為時(shí)間衰減因子，β為時(shí)間常數(shù)，表示從過(guò)去到當(dāng)前時(shí)間t的所有隱藏狀態(tài)hτ的加權(quán)累積；

40、s43、引入自適應(yīng)時(shí)間頻率分析，對(duì)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出隱藏狀態(tài)ht進(jìn)行多分辨率時(shí)間頻率變換，并將其與非線性多尺度拓?fù)涮卣鱬nms結(jié)合，生成增強(qiáng)后的融合特征表示fenh：

41、

42、其中，αt為時(shí)間步長(zhǎng)的注意力權(quán)重，ht(τ)表示在時(shí)間t時(shí)刻，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱藏狀態(tài)中的時(shí)間依賴(lài)信息，ψ為母小波函數(shù)，τ為時(shí)間變量，s為尺度，表示信號(hào)的相位和頻率成分，f為頻率，為相位參數(shù)，ωs為不同尺度的自適應(yīng)權(quán)重，t為時(shí)間步數(shù)，s為尺度數(shù)量；

43、s44、對(duì)增強(qiáng)后的融合特征表示fenh進(jìn)行進(jìn)一步處理，生成個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案，并基于用戶(hù)的反饋機(jī)制對(duì)方案進(jìn)行實(shí)時(shí)調(diào)整；

44、s45、將調(diào)整后的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案通過(guò)可穿戴設(shè)備傳遞給用戶(hù)，并持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和反饋信息，通過(guò)自適應(yīng)時(shí)間頻率分析與多模態(tài)特征結(jié)合，實(shí)時(shí)調(diào)整運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案。

45、可選的，所述s8具體包括：

46、s81、將通過(guò)可穿戴設(shè)備獲得的用戶(hù)反饋數(shù)據(jù)df、用戶(hù)的生物節(jié)律數(shù)據(jù)db和個(gè)體特征數(shù)據(jù)di輸入到自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，生成初步特征映射z：

47、

48、其中，wf、wb、wi分別為反饋數(shù)據(jù)、生物節(jié)律數(shù)據(jù)和個(gè)體特征數(shù)據(jù)的權(quán)重矩陣，μm為多模態(tài)張量嵌入特征的自適應(yīng)權(quán)重，tm為多模態(tài)張量嵌入表示，ωs為多尺度拓?fù)涮卣鞯淖赃m應(yīng)權(quán)重，pnms,s為非線性多尺度拓?fù)涮卣鞅硎荆覟榉蔷€性激活函數(shù)；

49、s82、在初步特征映射的基礎(chǔ)上，結(jié)合時(shí)間頻率分析與多模態(tài)融合特征fenh，生成最終優(yōu)化的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案rp：

50、

51、其中，wo為優(yōu)化特征權(quán)重矩陣，γ為時(shí)間衰減因子，λ為時(shí)間常數(shù)，通過(guò)時(shí)間衰減函數(shù)e-λ(t-τ)對(duì)過(guò)去時(shí)間點(diǎn)τ的增強(qiáng)融合特征表示fenh(τ)進(jìn)行加權(quán)積分，bo為偏置向量；

52、s83、將優(yōu)化后的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案rp整合到多模態(tài)數(shù)據(jù)集中，形成全面的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案，并基于用戶(hù)反饋進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整；

53、s84、將最終優(yōu)化的個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案rp通過(guò)可穿戴設(shè)備傳遞給用戶(hù)，并持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)和反饋信息，根據(jù)數(shù)據(jù)進(jìn)一步優(yōu)化運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案。

54、可選的，所述s9具體包括：

55、s91、在運(yùn)動(dòng)結(jié)束后，通過(guò)可穿戴設(shè)備采集用戶(hù)的身體狀態(tài)數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度數(shù)據(jù)以及個(gè)體特征數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)輸入到自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行處理，以生成特征映射z′；

56、s92、基于特征映射z′，利用非線性動(dòng)力系統(tǒng)中的混沌映射和自適應(yīng)進(jìn)化策略生成優(yōu)化后的高維特征表示zopt：

57、

58、其中，αk和βk為自適應(yīng)權(quán)重，表示將所有k種不同的混沌映射和進(jìn)化策略結(jié)果加權(quán)求和，chaosmap(z′,θk)為廣義混沌映射函數(shù)，模擬系統(tǒng)的非線性動(dòng)力行為，θk為混沌系統(tǒng)的參數(shù)集，λk和γk分別為時(shí)間衰減常數(shù)，φk(z′,τ)為進(jìn)化策略中的適應(yīng)度函數(shù)，表示隨時(shí)間變化的特征優(yōu)化過(guò)程，表示隨著時(shí)間的推移，歷史優(yōu)化過(guò)程對(duì)當(dāng)前特征表示的影響逐漸減弱，γk是控制這種衰減的常數(shù)，t為總時(shí)間長(zhǎng)度；

59、s93、在優(yōu)化后的高維特征表示zopt基礎(chǔ)上，結(jié)合時(shí)間頻率分析與個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案rp，生成最終的個(gè)性化恢復(fù)與再生方案rr：

60、

61、其中，ωs為不同尺度下的自適應(yīng)權(quán)重，為優(yōu)化后的高維特征表示在第s個(gè)尺度上的值，αt為時(shí)間步長(zhǎng)的注意力權(quán)重，為時(shí)間頻率分析后的增強(qiáng)融合特征表示，λp為個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案的融合權(quán)重，為個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案在第p個(gè)維度上的值，br為偏置項(xiàng)；

62、s94、將個(gè)性化恢復(fù)與再生方案rr整合到多模態(tài)數(shù)據(jù)集中，并基于用戶(hù)反饋進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，生成最終的優(yōu)化恢復(fù)方案；

63、s95、利用更新后的多模態(tài)數(shù)據(jù)集對(duì)恢復(fù)方案rr進(jìn)行進(jìn)一步調(diào)整，生成最終的優(yōu)化恢復(fù)方案，并通過(guò)可穿戴設(shè)備傳遞給用戶(hù)，持續(xù)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的恢復(fù)過(guò)程和反饋信息，實(shí)時(shí)優(yōu)化方案。

64、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種自適應(yīng)人體健康干預(yù)運(yùn)動(dòng)鍛煉裝置，包括：

65、數(shù)據(jù)采集模塊：通過(guò)異構(gòu)多傳感器網(wǎng)絡(luò)采集用戶(hù)的生理數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)，形成多模態(tài)數(shù)據(jù)集；

66、數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊：對(duì)采集的多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行噪聲去除、歸一化處理和初步特征提取，生成標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)集；

67、多輸入分支神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊：將預(yù)處理后的生理數(shù)據(jù)、運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)、情感數(shù)據(jù)和環(huán)境數(shù)據(jù)分別輸入到對(duì)應(yīng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支中，提取和優(yōu)化各自特征；

68、動(dòng)態(tài)多模態(tài)特征融合模塊：利用多模態(tài)注意力機(jī)制對(duì)各分支輸出的特征進(jìn)行加權(quán)融合，生成綜合特征表示；

69、基于廣義混沌映射的特征優(yōu)化模塊：應(yīng)用廣義混沌映射方法對(duì)綜合特征表示進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，生成高維特征表示；

70、個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案生成模塊：基于優(yōu)化后的高維特征表示，生成個(gè)性化的運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案；

71、實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與反饋模塊：通過(guò)可穿戴設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)用戶(hù)的生理和運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)，獲取反饋信息，并根據(jù)反饋動(dòng)態(tài)調(diào)整運(yùn)動(dòng)方案；

72、優(yōu)化與再生方案模塊：根據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和用戶(hù)反饋，利用自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步優(yōu)化個(gè)性化運(yùn)動(dòng)方案，生成恢復(fù)與再生方案。

73、本發(fā)明的有益效果是：

74、(1)本發(fā)明通過(guò)結(jié)合情感狀態(tài)張量分解、代數(shù)拓?fù)涓呔S持久同調(diào)、跨模態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，提供了對(duì)人體健康狀態(tài)的深度理解和動(dòng)態(tài)適應(yīng)，使得系統(tǒng)能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)和調(diào)整運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案，從而有效應(yīng)對(duì)個(gè)體化健康需求。同時(shí)，利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，如多模態(tài)數(shù)據(jù)采集和分析，能夠高效地處理用戶(hù)的生理、情感和環(huán)境數(shù)據(jù)，并從中準(zhǔn)確提取出關(guān)鍵的健康信息。

75、(2)本發(fā)明通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)監(jiān)控和反饋機(jī)制，結(jié)合跨模態(tài)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和自適應(yīng)同調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)了用戶(hù)健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和動(dòng)態(tài)調(diào)整。這不僅大大提高了運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案的響應(yīng)速度，還增強(qiáng)了方案的有效性和針對(duì)性，確保用戶(hù)能夠獲得科學(xué)、個(gè)性化的健康干預(yù)。

76、(3)本發(fā)明通過(guò)結(jié)合多種數(shù)據(jù)處理和分析技術(shù)，提供了對(duì)用戶(hù)健康狀態(tài)的全面視角，使得系統(tǒng)能夠更全面地理解用戶(hù)的生理和情感變化，有效地制定和調(diào)整運(yùn)動(dòng)干預(yù)方案，特別是針對(duì)復(fù)雜的個(gè)體化健康需求。同時(shí)，能夠自動(dòng)化地優(yōu)化運(yùn)動(dòng)方案，減少對(duì)人工干預(yù)的依賴(lài)，持續(xù)適應(yīng)用戶(hù)的健康狀態(tài)變化，提高健康干預(yù)的智能性和有效性。