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龙图腾网获悉万链指数(青岛)信息科技有限公司申请的专利基于物联网共享的健康数据分析方法及系统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：CN120636852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202511120145.X，技术领域涉及：G16H50/70；该发明授权基于物联网共享的健康数据分析方法及系统是由谭丽霞;贾庆佳;付堃;曹剑锋;郭凌宇;冯文文设计研发完成，并于2025-08-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于物联网共享的健康数据分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了基于物联网共享的健康数据分析方法及系统，具体涉及物联网技术与医疗保健信息学领域，包括：部署物联网设备，实时采集生物的健康数据；通过对健康数据分析，得到生物体内健康数据和生物体外运动数据，通过数据的动态分析和聚类分析，得到生物体体内健康指标和体外健康指标；对两类健康指标进行群体性分析，得到两类指标的关联度，根据关联度建立预测模型并进行优化，构建联盟链节点建立健康数据共享网络；本发明通过对数据动态分析、建立预测模型、优化模型实现数据共享，解决现有技术中数据缺乏动态分析、精准预测和数据共享的问题。

本发明授权基于物联网共享的健康数据分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于物联网共享的健康数据分析方法，其特征在于，包括： S1：将预定生物群体设置为目标生物群体，通过部署物联网设备，实时采集目标生物群体的健康数据，健康数据包括生物体内健康数据和生物体外运动数据； S2：对生物体内健康数据进行动态分析，得到体内健康指标；对生物体外运动数据进行划分，得到生物运动数据和体外环境数据，对生物运动数据和体外环境数据进行聚类分析，得到体外健康指标； S3：通过对体内健康指标和体外健康指标进行群体性分析，得到生物体内健康数据与生物体外运动数据的关联度；根据关联度建立健康数据预测模型，对健康数据预测模型的预测结果进行编码并传输至物联网终端； 所述生物体内健康数据与生物体外运动数据的关联度具体步骤如下： 对体内健康指标和体外健康指标进行群体性分析，采用关联规则挖掘算法，提取项集计算项集的置信度和提升度得到关联度； 所述的计算公式为，其中表示生物个体、表示时刻、表示健康数据种类、表示生物个体在时刻的体内健康数据、为第类体内健康数据的时间变化率反映数据趋势、为生物个体在时刻类体内健康数据标准差反映数据稳定性、为动态加权求和函数，此处设时间变化率权重为0.6，标准差权重为0.4； 具体计算公式为其中表示生物个体在时刻的运动数据、表示生物个体在时刻的环境数据、为第个聚类中心、表示聚类类别数、表示聚类中心欧式距离； 其中A表示生物体外运动事件、B表示生物体内生理状态事件，置信度为已知事件A发生的条件下，事件B发生的概率；提升度为事件A发生的条件下事件B发生的概率与单独事件B发生概率的比值； 其中置信度公式为、提升度公式为，A表示生物体外运动事件、B表示生物体内生理状态事件，最终得到生物体内健康数据与生物体外运动数据的关联度程度； 所述健康数据预测模型具体步骤如下： 模型建立环节：通过输入关联度数据构建模型匹配机制，模型实时接收生物体内健康数据，输出生物运动类型的概率值，取概率值作为预测匹配结果，通过哈希编码传输至物联网终端，对模型输出的预测匹配结果进行哈希编码，采用SHA-256生成256位哈希值； S4：对健康数据预测模型进行优化，基于优化后的模型构建联盟链架构网络节点，所述网络节点包括生物类型节点、医疗机构节点、奶牛健康数据节点，通过节点间数据传递和访问实现物联网健康数据共享； 所述对健康数据预测模型进行优化具体步骤如下： 采用LSTM算法对所述健康数据预测模型进行迭代优化，其中LSTM网络的输入维度设置为32、隐藏层维度设置为64、时间步长设置为24小时，并采用均方根误差RMSE作为预测误差函数通过梯度下降法调整网络权重以最小化预测误差； 所述基于优化后的模型构建联盟链架构网络节点，采用PBFT共识算法对节点数量大于4的部分进行三轮共识，并通过部署的智能合约管理节点间数据的访问权限，实现物联网健康数据的安全共享。

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