买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利一种基于几何深度学习的个体健康评估方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119811672B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510287720.9，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于几何深度学习的个体健康评估方法是由姚顺雨;刘承宜设计研发完成，并于2025-03-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于几何深度学习的个体健康评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于几何深度学习的个体健康评估方法，该方法包括：获取待评估对象的多个维度的健康参数数据；基于图结构算法和图卷积神经网络，提取所述多个维度的健康参数数据对应的图特征参数；基于几何均值算法，计算所述多个维度的健康参数数据对应的健康标尺参数；根据所述图特征参数和所述健康标尺参数，基于动态时序分析算法，确定所述待评估对象的健康评估结果。可见，本发明能够结合多维度数据和图卷积和时序分析来精准捕捉健康数据的复杂关联性和时序变化，提高健康评估的准确性和可靠性。

本发明授权一种基于几何深度学习的个体健康评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于几何深度学习的个体健康评估方法，其特征在于，所述方法包括： 获取待评估对象的多个维度的健康参数数据； 基于图结构算法和图卷积神经网络，提取所述多个维度的健康参数数据对应的图特征参数，包括： 将所述多个维度的健康参数数据中的每一健康参数数据确定为预设图结构中的一个参数节点； 对于任意两个所述参数节点，确定该两个所述参数节点分别对应的所述健康参数数据的数据类型之间的类型关联度；所述类型关联度由预设的不同数据类型之间的关联度规则确定； 计算该两个所述参数节点分别对应的所述健康参数数据的数据相似度； 确定该两个所述参数节点分别对应的所述健康参数数据对应的多个历史时间点的历史数据序列； 计算该两个所述参数节点分别对应的所述历史数据序列的数据变化率之间的变化率相似度； 计算所述类型关联度、所述数据相似度和所述变化率相似度的加权求和平均值，得到该两个所述参数节点之间的节点间关系值； 将所有所述参数节点和对应的所述节点间关系值，输出为所述多个维度的健康参数数据对应的图结构信息； 将所述多个维度的健康参数数据和所述图结构信息，输入至训练好的图卷积神经网络中，以得到输出的图特征参数； 基于几何均值算法，计算所述多个维度的健康参数数据对应的健康标尺参数； 根据所述图特征参数和所述健康标尺参数，基于动态时序分析算法，确定所述待评估对象的健康评估结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：510000 广东省广州市中山大道西55号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。