(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111424757.X (22)申请日 2021.11.26 (71)申请人 北京石油化工学院 地址 102600 北京市大兴区清源北路19号 (72)发明人 曹莹瑜　云欣怡　黄军芬　 (74)专利代理 机构 北京细软智谷知识产权代理 有限责任公司 1 1471 代理人 周亮 (51)Int.Cl. G06Q 10/04(2012.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 17/18(2006.01) G16H 50/70(2018.01) (54)发明名称 基于逻辑回归的人体二便预测方法、 装置及 电子设备 (57)摘要 本申请涉及基于逻辑回归的人体二便预测 方法、 装置及电子设备， 属于医疗护理技术领域， 本申请的方法包括， 获取待预测的人体脉率数 据； 将所述人体脉率数据输入预先构建的二便预 测算法模型， 并将所述二便预测算法模型的预测 结果进行输出； 其中， 基于逻辑回归进行所述二 便预测算法模型的预先构建。 本申请的技术方 案， 根据预先构建的二便预测算法模型， 基于人 体脉率数据进行二便预测， 可方便实现对人体二 便的预测， 从而有利于在相关场景中提高护理效 率， 且降低被护理人员的心理负担 。 权利要求书2页 说明书8页 附图3页 CN 113962488 A 2022.01.21 CN 113962488 A 1.一种基于 逻辑回归的人体二便预测方法， 其特 征在于， 包括： 获取待预测的人体脉率数据； 将所述人体脉率数据输入预先构建的二便预测算法模型， 并将所述二便预测算法模型 的预测结果进行输出； 其中， 基于 逻辑回归进行 所述二便预测算法模型的预 先构建。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述基于逻辑 回归进行所述二便预测算法 模型的预 先构建， 包括： 采集人体脉率 参数数据； 对所述脉率 参数数据进行 预处理， 得到脉率 参数数据样本集； 根据所述脉率 参数数据样本集， 基于 逻辑回归构建二便预测算法初始模型； 对所述二便预测算法初始模型进行调优及测试筛 选， 得到所述 二便预测算法模型。 3.根据权利要求2所述的方法， 其特 征在于， 所述采集人体脉率 参数数据， 包括： 采集受试个体在一天中预设时长内的脉率数据， 并对脉率数据中发生二便事件的时 段、 静卧的时段、 以及使脉率 值异常的突发事 件的发生时段进行 标注。 4.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 通过受试个体佩戴的医用级脉率腕表进行 脉率数据采集； 所述预设时长 至少为9小时。 5.根据权利要求3所述的方法， 其特征在于， 所述对所述脉率参数数据进行预处理， 包 括对每一受试个 体的脉率 参数数据分别进行如下处 理步骤： 对该受试个体的脉率参数数据进行筛选， 基于标注信 息清理其中突发事件引起的脉率 值异常的数据； 对筛选后的脉率参数数据进行分析处理， 基于标注信 息将二便和静卧过程 时段中的脉 率值分别取平均值， 将两者的平均值取差值作为人体发生二便行为的脉率数据样本， 以及 将静卧过程时段中的数据分为两段， 分别取两段数据的平均值， 将两者的平均值取差值作 为人体未发生 二便行为的脉率数据样本 。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述脉率参数数据样本集， 基于 逻辑回归构建二便预测算法初始模型， 包括； 基于预设方式对所述脉率参数数据样本集进行划分处理， 形成训练样本集和测试样本 集； 根据所述训练样本集， 采用极大似然法对构建的模型假设函数中的模型参数进行求 解， 根据得到的模型参数确定所述 二便预测算法初始模型。 7.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 所述基于预设方式对所述脉率参数数据样 本集进行划分处 理， 具体为： 将所述脉率参数数据样本集中， 人体发生二便行为的脉率数据样本和人体未发生二便 行为的脉率数据样本， 以8 :2的数量比例分别进行划分； 再将划分结果中， 占比为8的两种样本组合形成训练样本集， 占比为2的两种样本组合 形成测试样本集。 8.根据权利要求6所述的方法， 其特征在于， 对所述二便预测算法初始模型进行调优及 测试验证， 得到所述 二便预测算法模型， 包括： 根据所述训练样本集对所述二便预测算法初始模型进行训练， 基于自适应学习调 整模权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113962488 A 2型中的学习率 参数， 实现模型调优； 根据所述测试样本集对调优后的模型进行测试验证， 在模型的预测准确率大于预设门 限值时， 将该模型作为所述 二便预测算法模型。 9.一种基于 逻辑回归的人体二便预测装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 获取待预测的人体脉率数据； 预测处理模块， 用于将所述人体脉率数据输入预先构建的二便预测算法模型， 并将所 述二便预测算法模型的预测结果进行输出； 其中， 基于 逻辑回归进行 所述二便预测算法模型的预 先构建。 10.一种电子设备， 其特 征在于， 包括： 存储器， 其上存 储有可执行程序； 处理器， 用于执行所述存储器 中的所述可执行程序， 以实现权利要求1 ‑8中任一项所述 方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113962488 A 3