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龍圖騰網獲悉上海電子信息職業技術學院申請的專利一種基于人工智能的居家養老智能監護系統及方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120162532B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510646471.8，技術領域涉及：G06F18/10；該發明授權一種基于人工智能的居家養老智能監護系統及方法是由宋慧慧;孫國樣設計研發完成，并于2025-05-20向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于人工智能的居家養老智能監護系統及方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于人工智能的居家養老智能監護系統及方法，涉及人工智能技術領域，該方法包括以下步驟：通過傳感器監測被監護人員的生理和行為數據；對獲取到的數據進行清洗預處理、歸一化處理和同步整合；運用模型分析行為數據識別異常，構建標注數據集，通過神經網絡構建用于判斷當前被監護人員狀態的回歸模型，并進行置信度評估，獲取置信度；計算傳輸可信度的量化指標，根據計算出的置信度和傳輸可信度的量化指標調整數據傳輸間隔，本發明實現居家養老智能監護。

本發明授權一種基于人工智能的居家養老智能監護系統及方法在權利要求書中公布了：1.一種基于人工智能的居家養老智能監護方法，其特征在于：該方法包括以下步驟： 通過傳感器監測被監護人員的生理和行為數據； 對獲取到的數據進行清洗預處理、歸一化處理和同步整合； 運用模型分析行為數據識別異常，構建標注數據集，通過神經網絡構建用于判斷當前被監護人員狀態的回歸模型，并進行置信度評估，獲取置信度； 計算傳輸可信度的量化指標，根據計算出的置信度和傳輸可信度的量化指標調整數據傳輸間隔； 通過融合時空特征的圖神經網絡GNN預測在將被監護人員的健康指數得分發送到監護人員途中的影響因素，將與傳輸相關的多源數據，以圖結構形式編碼輸入到構建的GNN模型中，模型通過學習數據中的空間關聯和時間演進模式，輸出在傳輸被監護人員的健康指數得分過程中的影響因素預測值； 根據所述在傳輸被監護人員的健康指數得分過程中的影響因素預測值作為評估因素集U={u1,u2,...,un}，構建傳輸可信度的評語集V={v1,v2,...,vm}，其中，u1,u2,...,un表示第1,2,...,n個所述在傳輸被監護人員的健康指數得分過程中的影響因素預測值，其中，v1,v2,...,vm表示第1,2,...,m個傳輸可信度的等級劃分； 根據歷史數據統計分析，確定因素ui與評語集V中各個評語的隸屬度關系，建立模糊關系矩陣R； 具體的，歷史數據統計分析得到因素u1對各評語的隸屬度分別為r11,r12,...,r1m，因素u2對各評語的隸屬度分別為r21,r22,...,r2m，以此類推，得到因素u3,...,un對各評語的隸屬度； 根據評估因素集與評語集V中各個評語的隸屬度關系，建立模糊關系矩陣R； 模糊關系矩陣R表示為：； 通過德爾菲法確定各影響因素在評價傳輸可信度時的相對重要性，即確定因素權重向量，將因素權重向量記為A=a1,a2,...,an，其中，a1,a2,...,an表示第1,2,...,n個因素對傳輸可信度的影響權重； 通過加權運算將因素權重向量A與模糊關系矩陣R進行合成運算，得到模糊綜合評價結果向量B，計算公式如下所示：B=A*R=b1,b2,...,bm； 其中，，b1,b2,...,bm表示通過加權運算將因素權重向量A與模糊關系矩陣R進行合成運算后，傳輸可信度被判定為等級v1,v2,...,vm的程度值，j=1,2,...,m； 對傳輸可信度的評語集中每個評語賦予對應分值，計算模糊綜合評價結果向量B和傳輸可信度的評語集中每個評語賦予對應分值的加權平均值作為傳輸可信度的量化指標Q； 根據計算出的置信度Z和傳輸可信度的量化指標Q重新調整將被監護人員的健康指數得分傳輸至監護人的時間間隔，時間間隔調整公式如下所示：T=T0+β*Z*Q；其中，β表示調整系數，T0表示初始設定的時間間隔。

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