一种基于深度神经网络的人体身高体重预测方法

本发明公开一种基于深度神经网络的人体身高体重预测方法，利用深度神经网络的多层次非线性变换能力，自动提取和学习复杂的人体生理特征；采用分布式计算框架，将计算任务分散至多节点进行分布式计算，基于局限容错控制策略，确保部分节点失效或数据缺失时仍能稳定运行，并融合鲁棒控制算法和自适应学习机制，提高对噪声和异常数据的容忍度，获得分布式鲁棒自适应局限容错控制器；采取获得的分布式鲁棒自适应局限容错控制器对人体身高体重进行预测；本申请通过多项技术的有机结合与优化，提升了人体身高体重预测的准确性、系统的处理效率及整体的稳定性和可靠性，满足某些领域对人员管理和健康监测的高标准需求，具有广泛的应用前景和实际意义。