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。