基于卷积神经网络的智慧康养系统的设计与实现

针对心脏病难以预测的问题,实现了一种基于卷积神经网络的心脏病预测方法,并将该方法整合到智慧康养系统中,使之可以向用户提供心脏病预测服务。通过构建具有多个卷积层的神经网络模型,在UCI Heart Disease数据集训练并验证后可以达到94%的预测准确率。智慧康养系统整合模型后,实现了康养机构对用户身体健康情况的数字化管理,疾病早期干预,完成了互联网与智慧健康管理有机结合。