CN116631598A - 一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质；STEP 1:定义元胞自动机和初始条件：在医疗可穿戴设备智能控制中通过元胞表示设备感知单元，每个元胞可以处于不同的状态；如健康状态（Healthy）、异常状态（Abnormal）或故障状态（Faulty）；元胞之间的邻居关系可以根据设备的物理位置和连接方式进行定义；一、适应性和自适应性：元胞自动机及模拟退火算法智能控制方法具有良好的适应性和自适应性。通过分析和决策，它可以根据实时的感知数据和环境条件，智能地调整元胞状态的转换规则和全局控制策略，以适应不同的情况和个体的需求。
Description
技术领域
本发明涉及医疗可穿戴设备技术领域，特别涉及一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质。
背景技术
医疗可穿戴设备是指集成了传感器、电子元件和数据处理功能的便携式设备，可以佩戴在身体上，用于监测、诊断和管理个体的健康状况。医疗可穿戴设备通常以小型化设计，轻便易携带，方便随身携带和使用。设备内集成了各种传感器，如心率传感器、血压传感器、血氧传感器、体温传感器等，用于监测和采集人体生理参数。
医疗可穿戴设备具备数据处理和分析功能，能够对传感器采集到的数据进行实时处理、分析和计算，以获取有用的健康指标和趋势。医疗可穿戴设备通常具备无线通信功能，如蓝牙、Wi-Fi等，可以将监测数据传输到其他设备、云端服务器或医疗专业人员进行远程监护和实时反馈。同时可以提供个体健康管理功能，如记录运动数据、睡眠监测、饮食跟踪等，并通过警报和提醒功能帮助用户养成健康生活习惯。
在现有技术中，医疗可穿戴设备还可以用于医疗诊断和辅助治疗，如心电图监测、药物输送、疼痛管理等。医疗可穿戴设备的应用范围广泛，包括个人健康管理、慢性病管理、老年人护理、运动监测和康复等领域。它们为用户提供了方便、实时和个性化的健康监测和管理，促进了健康意识的提高，并为医疗专业人员提供了更准确的数据和更好的远程监护手段。
但是发明人发现，传统的医疗可穿戴设备在以下层面具有一定缺陷（及其产生机制）亟需解决：
（1）固定的预设规则：传统医疗可穿戴设备通常采用预设的规则和阈值来判断和报警，这种规则是静态的，并且通常是针对特定的病症或指标。因此，在面对多样化的病症和个体差异时，传统设备可能无法提供个性化和准确的监测和诊断。
（2）有限的自适应性：传统设备的功能和算法通常是固定的，无法根据环境变化和用户需求进行自适应调整。它们不能根据实时数据和上下文信息灵活调整监测策略和控制参数，因而缺乏对不同情况的智能响应和个性化调节。
（3）局限的数据分析能力：传统设备可能仅提供基本的数据采集和显示功能，缺乏更深入的数据处理和分析能力。这意味着无法从大量数据中提取潜在的模式、趋势和关联性，以获得更全面和准确的健康评估和预测。
为此，提出一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质。
发明内容
有鉴于此，本发明实施例希望提供一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质，以解决或缓解现有技术中存在的技术问题，即固定的预设规则、有限的自适应性和局限的数据分析能力，至少提供一种有益的选择；
本发明实施例的技术方案是这样实现的：
第一方面
一种医疗可穿戴设备智能控制方法：
STEP 1: 定义元胞自动机和初始条件：在医疗可穿戴设备智能控制中通过元胞表示设备感知单元，每个元胞可以处于不同的状态；如健康状态（Healthy）、异常状态（Abnormal）或故障状态（Faulty）；元胞之间的邻居关系可以根据设备的物理位置和连接方式进行定义，例如基于空间位置的邻居关系；初始条件可以根据实际场景和需求进行设定，可以考虑随机分布或者预定义的初始状态，以模拟设备的初始工作状态；
STEP 2: 定义元胞自动机的规则函数：
在医疗可穿戴设备智能控制中，规则函数是基于设备感知和监测结果，通过分析和决策来控制元胞状态的转换；例如，规则函数可以根据设备感知到的生理指标数据、环境参数以及预设的医疗标准，判断当前状态是否健康，是否存在异常，以及是否发生故障；在该示例中，采用了示例性的规则函数，其中采用了智能控制策略和伯努利分布来决定状态转换的概率；这可以根据具体的应用需求进行进一步设计和定制；
STEP 3: 实施时间步的更新过程：在医疗可穿戴设备智能控制中，时间步的更新过程是为了实现实时监测与响应；在每个时间步 t 中，元胞自动机根据当前状态和邻居状态，通过规则函数决策来更新元胞的下一个状态；这个过程可以包括对设备感知数据的实时处理和分析，结合规则函数的决策逻辑，从而实现对元胞状态的动态调整和控制；元胞自动机的并行计算能力可以同时处理多个元胞之间的交互和决策，从而实现高效的数据处理和实时响应；
STEP 4: 耦合模拟退火算法：在医疗可穿戴设备智能控制中，耦合模拟退火算法用于全局控制策略的优化，以进一步提高系统性能和适应性；模拟退火算法在全局范围内搜索最优解，以最小化目标函数（如异常状态的数量）或达到其他预设的优化目标；在耦合模拟退火算法中，全局控制策略可以通过调整元胞状态转换的概率来引导元胞自动机的演化过程，以实现更优的状态调整和控制；模拟退火算法的具体实现和参数选择需要根据具体应用的需求和优化目标进行定义和调整，以最大程度地提升医疗可穿戴设备智能控制的效果；
具体来说，STEP 1中：定义元胞自动机的基本要素，包括元胞的状态集合、邻居关系和相互作用规则。同时，设定了初始条件，即元胞自动机在时间步 t=0 时的初始状态。STEP 2: 定义元胞自动机的规则函数，在STEP 2中，定义了元胞自动机的规则函数，该函数决定了元胞在给定当前状态和邻居状态的情况下，转换为下一个状态的规则。在本示例中，使用了示例性的规则函数，其中采用了智能控制策略和伯努利分布来决定状态转换的概率。STEP 3: 实施时间步的更新过程，在STEP 3中，描述了元胞自动机的时间步更新过程。在每个时间步 t 中，对于每个元胞，根据局部规则函数和全局控制策略，计算元胞的下一个状态。这个过程包括获取邻居状态、应用局部规则函数、使用模拟退火算法结合全局控制策略，并更新元胞状态。STEP 4: 耦合模拟退火算法，在STEP 4中，耦合了模拟退火算法到元胞自动机的全局控制策略中。模拟退火算法用于优化元胞自动机的状态转换，通过随机搜索和接受次优解的策略来逐步优化目标函数。在本示例中，模拟退火算法的目标是最小化异常状态的数量，同时尽量避免故障状态的出现。这四个步骤逐步完善医疗可穿戴设备智能控制；元胞自动机代表感知单元，规则函数决策状态转换；时间步更新元胞状态，耦合模拟退火算法优化全局控制策略；方法实现实时监测、响应和控制；
第二方面
一种医疗可穿戴设备智能控制系统：包括医疗可穿戴设备的控制器，所述控制器用于执行如上述所述控制方法；
控制器电性连接有：
（1）传感器：用于感知和采集医疗相关的数据。例如，心率传感器、血氧传感器、温度传感器等，根据具体的医疗监护需求选择合适的传感器。
（2）存储器：用于存储和管理数据，包括传感器采集到的原始数据、计算过程中的临时数据以及状态转换规则等。可以使用闪存或者外部存储器。
（3）通信模块：用于与其他设备或系统进行数据交互，例如将监护数据传输到云端服务器或与医疗专业人员进行实时通信。常见的通信模块包括无线技术（如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等）或者有线接口（如USB、RS-232等）。
（4）电源管理模块：用于提供电源供应和管理电源消耗，确保系统的稳定运行。电源管理模块可包括电池管理、功率管理、充电电路等。
（5）显示屏或指示灯：用于显示设备状态、警报信息或者监护结果等，以便用户和医疗专业人员进行实时观察和反馈。
这些电器元件与医疗可穿戴设备的控制器进行电性连接，共同构成医疗可穿戴设备智能控制系统。通过传感器采集数据、存储和处理数据、与外部设备进行通信以及提供用户界面和反馈，该系统能够实现智能监测、控制和管理，以提高医疗监护的效率和质量。
第三方面
一种存储介质，存储介质存储有用于执行如上述所述的控制方法的程序指令，它用于存储控制方法的实现代码、规则函数、状态转换规则和其他必要的数据。存储介质可以是硬件上的非易失性存储器（如闪存、EEPROM等）或软件上的存储空间（如固态存储器、云存储等）。它包括：
（1）存储控制方法实现代码：存储介质保存了控制方法的实现代码，这些代码描述了元胞自动机的规则函数、模拟退火算法的参数设置和优化策略等。这些代码可以被控制器读取和执行，以实现智能控制方法。
（2）存储规则函数和状态转换规则：存储介质还保存了规则函数和状态转换规则的定义。规则函数描述了元胞根据当前状态和邻居状态来决定下一个状态的逻辑，而状态转换规则定义了元胞之间的状态转换关系。这些规则函数和规则通过存储介质提供给控制器，以便在每个时间步中进行状态更新。
（3）存储其他必要的数据：存储介质可以保存其他必要的数据，如设备的校准参数、预设阈值、历史数据等。这些数据可以被控制器读取和使用，用于决策和调整控制方法的参数和策略。
存储介质与控制器之间通过适当的接口进行连接，以实现数据的读取和写入。控制器可以通过读取存储介质中的数据和代码，执行智能控制方法的各个步骤和算法，从而实现医疗可穿戴设备的智能监护和控制功能。通过使用存储介质，医疗可穿戴设备智能控制系统可以灵活地存储和调整控制方法的相关参数和规则，以满足不同用户需求和应用场景的要求。同时，存储介质还提供了控制方法的可持续性和可更新性，使系统具备了适应性和扩展性。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
一、适应性和自适应性：元胞自动机及模拟退火算法智能控制方法具有良好的适应性和自适应性。通过分析和决策，它可以根据实时的感知数据和环境条件，智能地调整元胞状态的转换规则和全局控制策略，以适应不同的情况和个体的需求。
二、高度可定制化：该方法可根据医疗可穿戴设备的特定应用需求和目标进行定制。通过定义元胞状态集合、邻居关系和规则函数，可以实现个性化的控制策略，以满足不同病症、个体差异和治疗需求的要求。
三、全局优化能力：模拟退火算法的引入使得智能控制方法具备全局优化能力。通过搜索最优解，可以优化全局控制策略，使得系统达到更好的性能和效果。这有助于减少异常状态数量、提高监测准确性和响应速度等。
四、实时监测与响应：元胞自动机及模拟退火算法智能控制方法能够实现实时监测和响应。通过元胞状态的动态更新和全局优化，可以对医疗相关数据进行实时分析和处理，及时发现和处理异常情况，提供及时的警报和干预。
五、可扩展性和灵活性：该方法具备较强的可扩展性和灵活性。通过调整元胞自动机的规则函数、邻居关系和模拟退火算法的参数，可以针对不同的应用场景和需求进行定制化的优化。这使得方法可以应用于不同类型的医疗可穿戴设备和监护任务。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明的逻辑示意图；
图2为本发明的C++控制程序示意图（第1部分）；
图3为本发明的C++控制程序示意图（第2部分）。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制；
医疗可穿戴设备是指集成了传感器、电子元件和数据处理功能的便携式设备，可以佩戴在身体上，用于监测、诊断和管理个体的健康状况，采用如本发明提供一种技术方案进一步提高其使用效果，请参阅图1：一种医疗可穿戴设备智能控制方法、系统及存储介质：
STEP 1: 定义元胞自动机的规则函数：
在元胞自动机中，规则函数决定了每个元胞根据自身状态和邻居状态如何更新其状态。规则函数是一个算法或函数，它接受元胞和邻居的状态作为输入，并根据特定的逻辑或条件确定下一个时间步的状态。具体的原理和逻辑取决于特定的应用和问题。
具体的：确定元胞自动机的状态集合：定义元胞可以处于的不同状态，这些状态通常与具体的应用相关。
定义邻居关系：确定每个元胞的邻居是哪些元胞，以及它们之间的相互作用规则。邻居可以是相邻的元胞或者根据一定的距离准则来确定。
编写规则函数：根据元胞和邻居的状态，编写规则函数，确定下一个时间步中每个元胞的更新状态。规则函数可以是确定性的逻辑规则，也可以是基于概率的随机规则。
STEP 2: 定义元胞自动机的元胞和邻居：
元胞是元胞自动机的基本单元，每个元胞可以处于不同的状态。邻居是与每个元胞相连的其他元胞，它们之间的交互和状态传播形成了元胞自动机的动态演化。
具体的：确定元胞的状态集合：定义元胞可以处于的不同状态，这些状态通常与具体的应用相关。
确定邻居关系：确定每个元胞的邻居是哪些元胞。邻居可以是相邻的元胞或者根据一定的距离准则来确定。
确定邻居之间的相互作用规则：规定元胞和其邻居之间的相互作用规则，这些规则可能包括状态传播、状态转换和状态同步等。
STEP 3: 定义规则函数：
规则函数是元胞自动机的核心，它决定了元胞在每个时间步中如何更新其状态。规则函数根据元胞和邻居的状态，应用特定的逻辑和条件，计算并确定下一个时间步中元胞的状态。
具体的：确定规则函数的输入：规定规则函数的输入是每个元胞及其邻居的当前状态。
确定规则函数的逻辑：定义规则函数的逻辑和条件，根据元胞和邻居的状态计算并确定下一个时间步中元胞的状态。
编写规则函数的实现代码：根据确定的逻辑和条件，编写规则函数的实现代码，使其能够准确地计算并更新元胞的状态。
STEP 4: 定义初始条件和时间步：
初始条件是指在时间步 t=0 时每个元胞的初始状态。时间步是元胞自动机中的离散时间单位，用于描述元胞状态的演化过程。
具体的：定义初始条件：确定在时间步 t=0 时每个元胞的初始状态，可以是随机分布的状态或预定义的初始状态。
定义时间步：确定时间步的长度和间隔，以控制元胞状态的更新频率。每个时间步代表元胞状态的一次演化和更新。
通过以上步骤的定义和实施，元胞自动机可以根据规则函数、元胞和邻居的定义、初始条件和时间步的设置，实现智能控制方法中元胞状态的动态演化和更新。这样的控制方法可以适应不同的应用场景和问题，并实现个体化、自适应和优化的控制策略。
以上所述具体实施方式的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述具体实施方式中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
实施例一
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例递进至上述具体实施方式：STEP 1: 定义元胞自动机和初始条件：元胞自动机定义：
元胞状态集合：
邻居集合：
相互作用规则：
初始条件：在时间步 t=0 时，每个元胞的初始状态可以根据实际情况进行设定，如随机分布或预定义的初始状态。在本实施例中，初始状态设置为随机分布，其中大部分元胞处于健康状态（Healthy），少量元胞处于异常状态（Abnormal），几乎没有元胞处于故障状态（Faulty）。
具体的，元胞自动机是一种由离散的元胞组成的动态系统。在医疗可穿戴设备中，元胞可以表示设备的不同部分或区域，每个元胞可以处于不同的状态。
元胞状态集合：在本实施例中，定义元胞的状态集合为 。
这表示每个元胞可以处于三种状态之一：健康状态、异常状态或故障状态。
邻居集合：为了描述元胞之间的相互关系，本实施例定义了邻居集合 。这意味着每个元胞都有六个相邻的元胞，分别位于上方、
下方、左侧、右侧、前方和后方。
相互作用规则：本实施例使用规则函数 来
定义元胞和邻居之间的相互作用规则。规则函数接受当前元胞和其邻居的状态作为输入，
并计算出下一个时间步中该元胞的状态。
本实施例的初始条件是在时间步 t=0 时，每个元胞的初始状态可以根据实际情况进行设定。本实施例将初始状态设置为随机分布，其中大部分元胞处于健康状态（Healthy），少量元胞处于异常状态（Abnormal），几乎没有元胞处于故障状态（Faulty）。 在医疗可穿戴设备的场景中，元胞可以表示设备的不同传感器或部件。例如，每个元胞可以代表一个心率传感器或温度传感器。元胞的状态可以反映传感器的工作状态，如健康、异常或故障。
通过定义元胞自动机和初始条件可以模拟医疗可穿戴设备中的不同部件的状态演化和相互作用。这种模拟有助于监测设备的状态变化、检测故障和异常情况，并采取相应的措施，以提高设备的可靠性和性能。
优选的：一个基于元胞自动机的智能控制系统，用于监测和控制心率传感器的状态：
定义网格和初始状态：设有一个二维网格，每个格子代表一个心率传感器。设的网格是 5x5 的大小。根据初始条件，随机分配健康、异常和故障状态的传感器。
初始状态示例：
定义相互作用规则：根据传感器本身的状态和邻居传感器的状态来决定下一个时间步的状态。如果传感器本身为异常状态，且至少有两个邻居也是异常状态，那么下一个时间步该传感器的状态将变为故障状态，规则函数：
更新状态：应用规则函数，根据当前状态和邻居的状态，计算
下一个时间步的状态。示例性的：
重复上述步骤直到满足停止条件（例如达到指定的时间步数或状态稳定不变），就可以得到模拟后的传感器状态。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例二
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例递进至上述具体实施方式及实施例一：
STEP 2: 定义元胞自动机的规则函数：
规则函数：对于给定的元胞和邻居状态，规则函数基于当前状态和模拟退火算法进行状态转换决策。
在本实施例中，元胞自动机的规则函数采用以下智能控制策略：
（1）如果元胞处于健康状态（Healthy），且存在异常邻居（Abnormal），则元胞有一定概率转换为异常状态（Abnormal）。
（2）如果元胞处于异常状态（Abnormal），则元胞有一定概率转换为故障状态（Faulty）。
（3）如果元胞处于故障状态（Faulty），则元胞保持故障状态。
其中，使用伯努利分布来决定状态转换的概率。
具体的，在医疗可穿戴设备的应用中，元胞自动机的规则函数起到决策元胞状态转换的作用。在本示例中，规则函数基于当前状态和模拟退火算法进行状态转换决策，并采用伯努利分布来确定状态转换的概率。
规则函数的逻辑和原理如下：
对于给定的元胞和邻居状态，首先判断元胞的当前状态。
（1）如果元胞处于健康状态（Healthy），并且存在异常邻居（Abnormal），则元胞有一定概率转换为异常状态（Abnormal）。这个概率可以根据具体的应用需求和设计决策来确定，可以通过模拟退火算法来动态调整。
（2）如果元胞处于异常状态（Abnormal），则元胞有一定概率转换为故障状态（Faulty）。同样，这个概率可以根据应用需求和设计决策来确定，可以使用模拟退火算法来调整。
（3）如果元胞处于故障状态（Faulty），则元胞保持故障状态，不发生状态转换。
使用伯努利分布来决定状态转换的概率。伯努利分布是一种二项分布的特殊形式，它表示在一次试验中只有两个可能结果的概率分布，即成功和失败。在这里可以将健康到异常状态转换或异常到故障状态转换视为成功的结果，而保持当前状态视为失败的结果。通过调整伯努利分布的参数，可以控制状态转换的概率。
进一步的，在医疗可穿戴设备中，元胞可以表示不同的传感器或设备部件，如心率传感器、血压传感器等。元胞的状态反映了传感器或设备部件的工作状态，例如健康、异常或故障。通过定义适当的规则函数，并结合模拟退火算法和伯努利分布，可以根据传感器或设备部件的当前状态和邻居状态，动态地决策状态转换。这样的智能控制策略可以帮助监测设备的工作状态，及时检测异常情况，并采取相应的措施，以提高医疗可穿戴设备的性能和可靠性。
优选的：元胞自动机定义，元胞状态集合：
邻居集合：
相互作用规则：
规则函数示例逻辑，同上。
定义网格和初始状态：一个二维网格，每个格子代表一个血氧传感器，网格是 5x5的大小。根据初始条件随机分配健康、异常和故障状态的传感器。
初始状态示例：
伯努利分布来决定状态转换的概率：
根据当前状态和邻居的状态，计算下一个时间步的状态。示例状态更新：
如果元胞处于异常状态（Abnormal），则根据伯努利分布决定下一个时间步中元胞转换为故障状态（Faulty）的概率。如果元胞处于故障状态（Faulty），则元胞保持故障状态，不发生状态转换。
使用伯努利分布决定状态转换的概率是为了引入一定的随机性和灵活性，以模拟真实世界中的不确定性。通过调整伯努利分布的参数，可以控制状态转换的概率，以适应不同的应用场景和需求。例如，可以增加健康到异常状态转换的概率，以增加对异常情况的敏感度；或者减小异常到故障状态转换的概率，以降低误报的可能性。
在医疗可穿戴设备的应用中，规则函数的设计和参数设置需要根据具体的传感器、监测目标和监测需求进行调整。例如，在血氧传感器的场景中，可以根据已知的异常血氧值范围和正常血氧值范围，设定适当的转换概率，以反映血氧水平的异常变化。这样的智能控制策略可以帮助实时监测血氧传感器的状态，并提供及时的警报和反馈，以保证设备的准确性和可靠性。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例三
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例递进至上述具体实施方式及实施例二：
STEP 3: 实施时间步的更新：
在每个时间步 t，元胞自动机的状态更新过程包括局部规则函数和全局控制策略的交互：
对于每个元胞 i，获取邻居状态：
计算局部规则函数产生的下一个状态：
使用模拟退火算法，结合全局控制策略决策，计算全局优化的下一个状态：
更新元胞状态：
具体的，STEP 3在医疗可穿戴式设备中应用元胞自动机时，时间步的更新过程涉及局部规则函数和全局控制策略的交互。这一过程确保每个元胞根据其局部规则和全局优化决策进行状态更新。
进一步的，对于每个元胞 i，首先获取其邻居的状态 。
这些邻居是元胞 i 在上一个时间步 t-1 时的周围元胞。
根据局部规则函数，计算局部规则函数产生的下一个状态 。局部规则函数基于元胞 i 自
身的状态以及其邻居的状态来决定下一个状态。它可以根据设备特性、监测需求和设计决
策来定义。
使用模拟退火算法结合全局控制策略决策，计算全局优化的下一个状态 。模拟退火算法是一种全局优化
算法，它结合了局部搜索和随机性，用于决策元胞的全局状态更新。全局控制策略可以考虑
更广泛的信息和目标，以指导元胞的状态转换。
最后，更新元胞的状态，将全局优化的状态作为
元胞在当前时间步 t 的新状态。在医疗可穿戴式设备中，时间步的更新过程能够实现动态
的状态转换和优化。通过局部规则函数，设备可以根据元胞自身和邻居的状态做出局部决
策。然后，模拟退火算法结合全局控制策略，能够全局地优化元胞的状态，以满足特定的监
测需求和性能目标。这样的时间步更新过程在医疗可穿戴式设备中具有灵活性和适应性。
通过定义适当的局部规则函数和全局控制策略，结合模拟退火算法可以实现设备的智能控
制和优化，以提高监测准确性、故障检测和设备性能。请注意，具体的局部规则函数、全局控
制策略和模拟退火算法的细节应根据医疗可穿戴设备的具体应用和需求进行进一步的设
计和定制。
优选的：每个元胞表示为一个心率传感器，元胞的状态可以是健康、异常或故障。初始条件可以根据实际情况进行设定，如随机分布或预定义的初始状态。
局部规则函数可以根据心率传感器的当前状态和周围传感器的状态来决定下一个状态。例如，如果一个传感器处于异常状态，并且周围的传感器也存在异常状态的话，可以考虑将该传感器转换为故障状态。
全局控制策略可以考虑更广泛的信息和目标，以指导元胞的状态转换。例如，可以使用模拟退火算法来优化整体的心率监测性能，通过控制状态转换的概率来调整监测结果的准确性和稳定性。根据局部规则函数和全局控制策略，计算下一个时间步的元胞状态。重复执行这个过程，直到达到停止条件（如达到指定的时间步数或状态稳定不变）。
通过定义适当的局部规则函数和全局控制策略，结合模拟退火算法，可以实现设备的智能控制和优化，以提高监测准确性、故障检测和设备性能。请注意，具体的局部规则函数、全局控制策略和模拟退火算法的细节应根据医疗可穿戴设备的具体应用和需求进行进一步的个性化设计和定制。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例四
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例递进至上述具体实施方式及实施例三：
STEP 4: 耦合模拟退火算法：模拟退火算法是一种全局优化算法，用于寻找最优解或接近最优解的近似解。在医疗可穿戴式设备中的应用中，可以将其用于最小化某个目标函数，以实现设备性能的全局优化。
首先最小化目标函数E，最小化目标函数E的意义是通过优化目标函数的取值，寻找最优解或接近最优解。在医疗可穿戴设备的场景中，目标函数E可以代表设备性能指标，如准确性、能耗等。通过最小化目标函数E，可以寻找在给定约束条件下，使设备性能最佳的状态或参数配置。当T > Tmin时进行迭代是为了充分探索解空间，并提高找到全局最优解的可能性。随着温度的降低，算法逐渐收敛到局部最优解附近，此时继续进行内循环有可能使算法跳出局部最优解并继续寻找更优解。其中包括如下步骤：
初始化：
设置初始温度T和最小温度Tmin；
初始化当前状态Scurrent为初始状态；
计算初始目标函数值：
迭代过程：
当T>Tmin时进行迭代，在每个温度下进行内循环，在每个温度下进行内循环的目的是通过随机选择一个元胞，并改变其状态，来探索新的状态空间。这样做的目的是为了增加搜索的多样性，防止陷入局部最优解。通过随机性的状态改变，有可能引入更优的状态，并通过目标函数差异的比较来决定是否接受新状态；
在内循环中，执行以下步骤：
随机选择一个元胞，改变其状态，得到新状态Snew；
计算新状态的目标函数值：
计算目标函数差异：
如果DeltaE≤0，接受新状态并将Snew设置为当前状态，并更新目标函数值：
如果DeltaE＞0，以概率P(ΔE,T)接受新状态，概率函数P(ΔE,T)根据Metropolis准则进行计算。
进一步的：随机选择一个元胞，改变其状态，得到新状态 Snew，计算新状态的目标函数值，以及计算目标函数差异的目的是为了评估新状态与当前状态之间的优劣，并决定是否接受新状态。通过改变元胞的状态引入了一种可能的解决方案，并希望通过计算目标函数来衡量该解决方案的质量。计算新状态的目标函数值可以评估新状态在目标函数方面的表现。例如，在医疗可穿戴设备的场景中，目标函数可以是设备的准确性或能耗指标，新状态的目标函数值可以反映出新状态的性能。
计算目标函数差异（ΔE = Enew - Ecurrent）的目的是比较新状态与当前状态之间的优劣。如果 ΔE 小于等于零，意味着新状态比当前状态更优或至少与当前状态相当。在这种情况下可以直接接受新状态，将其设为当前状态，并更新当前的目标函数值。然而，如果 ΔE 大于零，意味着新状态相对于当前状态更差。此时，本实施例中可能希望以一定的概率接受新状态，以增加算法跳出局部最优解的可能性。概率函数 P(ΔE, T) 可以根据退火方案（如Metropolis准则）来计算，该概率函数与目标函数差异和当前温度 T 有关。通过接受概率较高的差异解，模拟退火算法可以在搜索空间中进行随机跳跃，从而有可能找到更优解或接近最优解。因此，通过随机选择元胞，改变状态，计算新状态的目标函数值，并计算目标函数差异，能够在搜索过程中对解空间进行探索，并根据目标函数差异和概率来决定是否接受新状态，以实现全局优化和寻找更优解的目标。
结束内循环后，降低温度T；当温度降至Tmin或达到预定的迭代次数时停止迭代。
可以理解的是，当 ΔE > 0 时，即新状态相对于当前状态更差，模拟退火算法允许以一定的概率接受新状态的原因是为了增加跳出局部最优解的可能性。概率函数 P(ΔE, T) 根据Metropolis准则进行计算是概率计算方法，它基于统计物理学中的Metropolis-Hastings算法。Metropolis准则是一种通过概率来决定接受或拒绝新状态的策略，其中概率与目标函数差异和当前温度 T 相关。它的计算方式为：
之所以选用Metropolis准则，是因为在医疗可穿戴式设备中往往希望找到全局最优解或接近最优解，而不仅仅满足局部最优解。Metropolis准则的使用可以通过一定的概率接受差异解，增加跳出局部最优解的可能性，以便进一步探索解空间。控制搜索空间：Metropolis准则中的温度参数 T 控制了搜索过程中的探索性与利用性之间的平衡。随着温度的降低，接受差异解的概率会逐渐减小，搜索过程将趋向于利用当前已知的较好解。这种控制搜索空间的机制可以帮助模拟退火算法在搜索过程中逐渐收敛到更优解的附近。
Metropolis准则还具有平衡探索和利用的特性，通过调整温度参数 T，可以控制算法在全局搜索和局部搜索之间的平衡。这使得算法能够在不同阶段的搜索中灵活地调整策略，以满足医疗可穿戴式设备的特定需求。
因此，Metropolis准则在模拟退火算法中被选用是因为它提供了一种可调节的概率决策机制，能够平衡探索与利用，增加跳出局部最优解的机会，并具有灵活性和可调节性，适应医疗可穿戴式设备优化问题的特殊性和需求。
优选的：本实施例优化一个医疗可穿戴设备的能耗性能：目标函数E表示设备的能耗，目标是通过调整元胞自动机中元胞的状态来最小化能耗。具体步骤如下：
定义初始状态：元胞自动机中有一个2x2的元胞网格。初始状态为：
设置初始温度和最小温度：设初始温度 T = 100，最小温度 Tmin = 1。
定义目标函数：最小化能耗，即使得能耗越低越好。
迭代过程：在每个温度下进行迭代。
a. 在每个温度下，进行若干次内循环。
b. 内循环中，随机选择一个元胞进行状态改变，得到新状态 Snew。
c. 计算新状态的能耗值 Enew。
d. 计算能耗差异：
e. 如果 ΔE 小于等于零，接受新状态 Snew，将其设置为当前状态，并更新能耗值：
f. 如果 ΔE 大于零，根据Metropolis准则计算接受概率 P(ΔE, T)。假设使用以下公式进行计算：
g. 根据计算的概率 P(ΔE, T) 决定是否接受新状态。如果随机数 r 小于等于P(ΔE, T)，则接受新状态，否则保持当前状态不变。
h. 结束内循环后，降低温度 T。
i. 终止条件：当温度降至 Tmin 或达到预定的迭代次数时，停止迭代。
通过迭代的过程，模拟退火算法将在不断降低温度的过程中，逐渐接受更优解或接受概率较高的次优解。在医疗可穿戴式设备中的应用中，该算法可以通过调整元胞的状态，优化设备的能耗性能，以提供更长的电池寿命或更节能的运行模式。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
实施例五
为使本发明的上述具体实施方式更加明显易懂，下面对本发明的具体实施方式做详细的示例性的说明。本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似改进，因此本发明不受下面公开的实施例的限制。
本实施例递进至上述具体实施方式及实施例一至四：一种医疗可穿戴设备智能控制系统：包括医疗可穿戴设备的控制器，所述控制器用于执行如上述所述控制方法；
控制器电性连接有：
（1）传感器：用于感知和采集医疗相关的数据。例如，心率传感器、血氧传感器、温度传感器等，根据具体的医疗监护需求选择合适的传感器。
（2）存储器：用于存储和管理数据，包括传感器采集到的原始数据、计算过程中的临时数据以及状态转换规则等。可以使用闪存或者外部存储器。
（3）通信模块：用于与其他设备或系统进行数据交互，例如将监护数据传输到云端服务器或与医疗专业人员进行实时通信。常见的通信模块包括无线技术（如Wi-Fi、蓝牙、LoRa等）或者有线接口（如USB、RS-232等）。
（4）电源管理模块：用于提供电源供应和管理电源消耗，确保系统的稳定运行。电源管理模块可包括电池管理、功率管理、充电电路等。
（5）显示屏或指示灯：用于显示设备状态、警报信息或者监护结果等，以便用户和医疗专业人员进行实时观察和反馈。
这些电器元件与医疗可穿戴设备的控制器进行电性连接，共同构成医疗可穿戴设备智能控制系统。通过传感器采集数据、存储和处理数据、与外部设备进行通信以及提供用户界面和反馈，该系统能够实现智能监测、控制和管理，以提高医疗监护的效率和质量。
进一步的，请参阅图2~3：图中所示的为存储器为存储的C++控制程序，通过控制器执行STEP1~4的内容，其中其原理如下：
该程序的主要函数是 updateAutomaton()，它实现了元胞自动机的时间步更新过程。该函数的原理是根据定义的规则函数和模拟退火算法，对元胞自动机的状态进行更新。
函数 updateAutomaton() 的主要步骤如下：
S1、创建一个临时的元胞自动机副本 tempAutomaton，用于存储更新后的状态。
S2、遍历元胞自动机中的每个元胞，获取其邻居状态。
S3、调用规则函数 ruleFunction()，根据当前元胞和邻居状态，计算局部规则函数产生的下一个状态 nextState_local。
S4、使用模拟退火算法和全局控制策略，根据当前状态和局部规则函数的结果，计算全局优化的下一个状态 nextState_global。
S5、将全局优化的下一个状态 nextState_global 存储到临时副本tempAutomaton 的对应位置。
S6、重复步骤 2~5，更新所有元胞的状态。
S7、将临时副本 tempAutomaton 中的状态赋值给原始元胞自动机，完成时间步的更新。
该函数的原理是通过迭代地遍历元胞自动机中的每个元胞，根据规则函数和模拟退火算法的决策，计算出下一个时间步的状态。它通过规则函数实现局部的状态转换决策，再通过模拟退火算法和全局控制策略优化全局状态，最终实现元胞自动机的智能控制和优化。整个过程中，通过多次迭代和状态更新，逐步改变元胞的状态，使得元胞自动机逐渐趋向于全局优化的状态配置。
以上所述实施例仅表达了本发明的相关实际应用的实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种医疗可穿戴设备智能控制方法，其特征在于，包括：
STEP 1: 定义元胞自动机和初始条件：元胞表示设备感知单元，状态包括健康、异常和故障；邻居关系基于物理位置和连接方式；初始条件为随机分布或预定义状态；
STEP 2: 定义规则函数：基于设备感知和监测结果，决策元胞状态转换；根据生理指标数据、环境参数和医疗标准，判断健康与异常状态；采用智能控制策略和伯努利分布确定状态转换概率；
STEP 3: 时间步的更新过程：实时监测与响应的更新过程；根据当前状态和邻居状态，通过规则函数更新元胞状态；实现实时处理、决策和动态调整；
STEP 4: 耦合模拟退火算法：优化全局控制策略；搜索最优解，减少异常状态数量；调整状态转换概率，引导元胞自动机演化。
2.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：
STEP 1: 定义元胞自动机和初始条件：
元胞自动机定义：
元胞状态集合：
；
邻居集合：
；
规则函数 f(Cell, Neighbors)相互作用规则：
；
初始条件：
在时间步 t=0 时，每个元胞的初始状态为随机分布。
3.根据权利要求1所述的控制方法，其特征在于：
STEP 2: 定义元胞自动机的规则函数：
对于给定的元胞和邻居状态，规则函数基于当前状态和模拟退火算法进行状态转换决策：
如果元胞处于健康状态，且存在异常邻居，则元胞有按设定概率转换为异常状态；
如果元胞处于异常状态，则元胞有按设定概率转换为故障状态；
如果元胞处于故障状态，则元胞保持故障状态；
上述的所有概率均使用伯努利分布来决定。
4.根据权利要求3所述的控制方法，其特征在于：
规则函数 f(Cell, Neighbors)：
；
Cell：当前元胞的状态，取值为 Healthy、Abnormal 或 Faulty；
Neighbors ：当前元胞的邻居状态集合；
NextState ：元胞在下一个时间步的状态；
Bernoulli(p)：一个伯努利分布，用于确定状态转换的概率，其中 p 是状态转换为Abnormal或Faulty的概率。
5.根据权利要求1或4所述的控制方法，其特征在于：
STEP 3: 实施时间步的更新：
在每个时间步 t，元胞自动机的状态更新过程包括局部规则函数和全局控制策略的交互：
对于每个元胞 i，获取邻居状态：
；
计算局部规则函数产生的下一个状态：
；
使用模拟退火算法，结合全局控制策略决策，计算全局优化的下一个状态：
；
更新元胞状态：
。
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于：
STEP 4: 耦合模拟退火算法：
最小化目标函数E：
初始化：
设置初始温度T和最小温度Tmin；
初始化当前状态Scurrent为初始状态；
计算初始目标函数值：
；
迭代过程：
当T>Tmin时进行迭代，在每个温度下进行内循环；
在内循环中，执行以下步骤：
随机选择一个元胞，改变其状态，得到新状态Snew；
计算新状态的目标函数值：
；
计算目标函数差异：
；
如果DeltaE≤0，接受新状态并将Snew设置为当前状态，并更新目标函数值：
；
如果DeltaE＞0，以概率P(ΔE,T)接受新状态，概率函数P(ΔE,T)根据退火方案进行计算；
结束内循环后，降低温度T；
当温度降至Tmin或达到预定的迭代次数时停止迭代。
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于：如果DeltaE＞0，以概率P(ΔE,T)接受新状态，概率函数P(ΔE,T)根据Metropolis准则进行计算。
8.一种医疗可穿戴设备智能控制系统，包括医疗可穿戴设备的控制器，其特征在于：所述控制器用于执行如权利要求1~7任意一项所述的控制方法；
控制器电性连接有，
传感器：用于感知和采集医疗数据；
存储器：用于存储和管理数据，包括传感器采集到的原始数据、计算过程中的临时数据以及状态转换规则；
通信模块：用于与其他设备或系统进行数据交互，将监护数据传输到云端服务器或与医疗专业人员进行实时通信；
电源管理模块：用于提供电源供应和管理电源消耗，确保系统的稳定运行；
显示屏或指示灯：用于显示设备状态、警报信息或者监护结果，使用户和医疗专业人员进行实时观察和反馈。
9.根据权利要求8所述的控制系统，其特征在于：传感器包括心率传感器、血氧传感器或/和温度传感器；
存储器包括闪存或固态硬盘；
通信模块包括Wi-Fi模块、蓝牙模块、LoRa模块，或是USB模块、RS-232模块；
电源管理模块包括电池管理、功率管理、充电电路。
10.一种存储介质，其特征在于：存储介质存储有用于执行如权利要求1~7任意一项所述的控制方法的程序指令。
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|---|---|
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117171258A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-05 | 中国铁建港航局集团有限公司 | 基于gis定位ar管网信息展示方法、系统及存储介质 |
Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140200572A1 (en) * | 2013-01-16 | 2014-07-17 | University Of Vermont | Methods and systems for minimizing and treating cardiac fibrillation |
| CN104732087A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-06-24 | 武汉大学 | 基于gis的神经网络元胞自动机传染病传播模拟分析方法 |
| CN105608276A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-05-25 | 国家电网公司 | 输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型 |
| US20170147722A1 (en) * | 2014-06-30 | 2017-05-25 | Evolving Machine Intelligence Pty Ltd | A System and Method for Modelling System Behaviour |
| CN108173760A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-15 | 北京工业大学 | 一种基于改进模拟退火算法的片上网络映射方法 |
| CN110136822A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-16 | 周凡 | 一种家用可穿戴设备的社区医疗智能管控方法 |
| CN112185579A (zh) * | 2020-08-20 | 2021-01-05 | 同济大学 | 一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法 |
| CN113343187A (zh) * | 2020-02-18 | 2021-09-03 | Oppo广东移动通信有限公司 | 可穿戴设备的解锁方法和装置、电子设备及存储介质 |
| CN114049965A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-15 | 王曦 | 一种基于元胞自动机的自体共情计算实现方法 |
-
2023
- 2023-07-24 CN CN202310910075.2A patent/CN116631598B/zh active Active
Patent Citations (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20140200572A1 (en) * | 2013-01-16 | 2014-07-17 | University Of Vermont | Methods and systems for minimizing and treating cardiac fibrillation |
| US20170147722A1 (en) * | 2014-06-30 | 2017-05-25 | Evolving Machine Intelligence Pty Ltd | A System and Method for Modelling System Behaviour |
| CN104732087A (zh) * | 2015-03-25 | 2015-06-24 | 武汉大学 | 基于gis的神经网络元胞自动机传染病传播模拟分析方法 |
| CN105608276A (zh) * | 2015-12-24 | 2016-05-25 | 国家电网公司 | 输电线路路径自动选择方法及元胞自动机模型 |
| CN108173760A (zh) * | 2017-12-22 | 2018-06-15 | 北京工业大学 | 一种基于改进模拟退火算法的片上网络映射方法 |
| CN110136822A (zh) * | 2019-04-11 | 2019-08-16 | 周凡 | 一种家用可穿戴设备的社区医疗智能管控方法 |
| CN113343187A (zh) * | 2020-02-18 | 2021-09-03 | Oppo广东移动通信有限公司 | 可穿戴设备的解锁方法和装置、电子设备及存储介质 |
| CN112185579A (zh) * | 2020-08-20 | 2021-01-05 | 同济大学 | 一种基于元胞自动机的新冠密切接触人员数据获取方法 |
| CN114049965A (zh) * | 2021-11-09 | 2022-02-15 | 王曦 | 一种基于元胞自动机的自体共情计算实现方法 |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN117171258A (zh) * | 2023-09-07 | 2023-12-05 | 中国铁建港航局集团有限公司 | 基于gis定位ar管网信息展示方法、系统及存储介质 |
| CN117171258B (zh) * | 2023-09-07 | 2024-04-12 | 中国铁建港航局集团有限公司 | 基于gis定位ar管网信息展示方法、系统及存储介质 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN116631598B (zh) | 2023-12-08 |
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Legal Events
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|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| GR01 | Patent grant | ||
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