摘要
本发明公开了一种基于心率特征的用户状态评估方法及系统,涉及数据分析技术领域,包括,采集心率时序数据;对所述心率时序数据进行相空间重构,提取表征心率复杂动力学特性的混沌吸引子特征;根据所述混沌吸引子特征构建心率动力学图,并利用图卷积网络对所述动力学图进行特征聚合,获得全局拓扑动态特征;将所述全局拓扑动态特征、注意力机制以及用户个体基线特征输入预训练的神经网络中,输出反映用户当前状态的中间状态值;对所述中间状态值进行状态的适应性调整,生成最终的状态评估结果。不仅提高了状态评估的精度和鲁棒性,也为智能健康管理和风险预警提供了科学、可靠的技术支撑。