运算式如下： Dn =|W-ffm|*α+|Z_Zm|*β， 其中W为使用者4于所述次测量时所得的现时体重，Z为使用者4于所述次测量时所得的 现时阻抗，Wm为存储于存储单元22中多个记录分析数据组中的记录体重，Zm为存储于存储 单元22中多个记录分析数据组中的记录阻抗，记录分析数据组分别对应其所属用户名称。 测量现时体重的单位若为千克时，KNN演算步骤的运算式中的α介于0.2~0.5;测量现时体 重的单位若为克时，ΚΝΝ演算步骤的运算式中的α介于200~500,此代表α值会随着重量单位 的替换而有所变动，当从千克转换成克时，由于体重数值放大了 1000倍，其系数范围也跟着 放大1000倍;此外，本发明测量阻抗的单位采用欧姆，ΚΝΝ演算步骤的运算式中的β系数范围 则介于1~5之间。
[0023] ΚΝΝ演算步骤的核心概念就是想找出最吻合使用者4的用户名称，而处理单元12利 用现时体重、现时阻抗及多个记录分析数据组进行ΚΝΝ演算步骤，进而计算而得到多个距离 值Dn，将多个距离值Dn由最小值至最大值依序进行排列，从多个距离值Dn的最小值开始，依 序取出K个(K=l~10)距离值Dn(步骤S13)，其中，K为一预设数量，其范围可自1至10。将所 取出的K个(K=l~10)距离值Dn依记录分析数据组相应的用户名称进行分群运算，取分群 运算结果最大者所对应的用户名称与使用者进行配对(步骤S14)，所述分群运算为将所述K 个(K=l~10)距离值Dn进行倒数再相加的距离加权运算。接着，处理单元12读取与所配对 用户名称相应的用户特征信息并结合所述现时体重及现时阻抗以计算取得体脂信息(步骤 S15)，其中体脂信息包括:BMI、体脂肪率、肌肉量、身体水分量、骨骼重量、内脏脂肪含量、基 础代谢量和身体年龄等，最后，将现时分析数据组存入记录分析数据组中（步骤S16)。
[0024] 举例而言，在测量使用者4的现时体重、现时阻抗后，于步骤S12、S13、S14及S15中， 在预设数量K等于3的情况下，处理单元12依据KNN演算步骤运算得到多个距离值Dn后，会将 得到的多个距离值Dn由最小值至最大值依序进行排列，并从多个距离值Dn的最小值开始， 依序取出3个距离值Dn，若所取出3个距离值Dn分别为属于用户a的2个距离值Dal、Da2及属 于用户b的1个距离值Dbl，则将Dal、Da2分类于同一群中，而Dbl则自成一群。将用户a的Dal、 Da2及用户b的Dbl分别进行倒数后再行相加的距离加权运算，其中用户a的距离加权值La = 1/Dal + 1/Da2;用户b的距离加权值Lb = 1/Dbl，若距离加权值La大于距离加权值Lb，则将用 户a的用户名称与所述使用者4配对，并读取用户a的用户特征信息;若距离加权值Lb大于距 离加权值La，则将用户b的用户名称与所述使用者4配对，并读取用户b的用户特征信息。
[0025] 分别以四位体重相近，但身高有差别的两位男性、两位女性进行测试，来比较现有 技术提出以单一一笔的记录体重Wm及记录阻抗Zm进行使用者身分的识别与本发明提供的 演算步骤与分群距离加权运算的使用者身分识别的准确率。分别于不同时间点下进行身分 的识别，其识别成功率如下表1.1所示： (PI、P2、P3、P4代表:受测者的识别号;V代表:识别成功;X代表:识别失败）
[0026] 由上表可知，于现有技术当中，在第6、8、9、12、14、15、16组中，发生识别错误的情 况;相较于本发明提供的演算步骤与分群距离加权运算的识别方法，并无任何识别错误的 情况发生。
[0027] 本发明测量所得的现时体重、现时阻抗等数据，除了可累积地存储在存储单元22 作为长期的记录与作为记录分析数据组的样本数据库外，亦可通过无线传输单元21将所测 得的现时体重、现时阻抗、体脂信息等不同数据传输至可携式电子装置3供使用者4参考或 记录。再者，当使用者4发现错误识别的情况产生时，可利用具功能按键(未示于图中）或触 控功能的显示单元11或可携式电子装置3解除用户名称与使用者4之间的绑定，使用者4亦 可选择重新建立新的用户名称及用户特征信息进行绑定。
[0028] 综上所述，本发明所提供一体脂测量系统及用户配对的方法，让使用者毋须重复 输入用户名称及用户特征信息，另一方面，在使用现时体重及现时阻抗参数作为用户识别 时，其识别准确度亦远远优于现有技术;因此，本发明实为一极具产业价值之作。
[0029]本发明得由熟悉本技艺的人士任施匠思而为诸般修饰，然皆不脱如附权利要求所 欲保护。
【主权项】
1. 一种体脂测量系统，其特征在于，其包括： 测量单元，用以测量使用者的现时体重及现时阻抗作为现时分析数据组； 存储单元，用以累积地存储用户名称、与所述用户名称相应的用户特征信息和多个记 录分析数据组；以及 处理单元，用以配对所述使用者相应的所述用户名称，读取与所述用户名称相应的所 述用户特征信息并结合所述现时体重及所述现时阻抗以计算取得体脂信息； 其中，所述处理单元读取所述现时体重及所述现时阻抗以及所述多个记录分析数据组 进行演算步骤，所述演算步骤通过公式:Dn = | W-Wm | *α+ I Z-Zm | *β，其中，W为所述现时体重， Ζ为所述现时阻抗，Wm为所述多个记录分析数据组中的一记录体重，Zm为所述多个记录分析 数据组中的一记录阻抗，以得到多个距离值Dn，将所述多个距离值由最小值至最大值依序 进行排列，从所述多个距离值的最小值开始，依序取出K个(K为大于等于1的自然数)所述多 个距离值，将K个所述多个距离值依所述多个记录分析数据组相应的所述用户名称进行分 群运算，取分群运算结果最大者对应的所述用户名称与所述使用者进行配对，最后将所述 现时分析数据组存入所述存储单元中的所述多个记录分析数据组。2. 如权利要求1所述的体脂测量系统，其特征在于，K= 1~10。3. 如权利要求1或2所述的体脂测量系统，其特征在于，现时体重与记录体重的单位为 千克时，所述演算步骤的运算式的α介于0.2~0.5; 现时阻抗与记录阻抗的单位为欧姆时，所述演算步骤的运算式的β介于1~5。4. 如权利要求1或2所述的体脂测量系统，其特征在于，所述演算步骤的运算式的α值会 随着重量单位的替换而有所变动，测量现时体重的单位若为克时，运算式中的α介于200~ 500 〇5. 如权利要求1所述的体脂测量系统，其特征在于，还包括无线传输单元，所述无线传 输单元通过无线方式连接可携式电子装置，所述使用者可通过所述可携式电子装置于所述 存储单元内建立所述用户名称及与所述用户名称相应的所述用户特征信息，或通过无线传 输单元传送所述体脂信息至所述可携式电子装置。6. 如权利要求2所述的体脂测量系统，其特征在于，所述可携式电子装置包括:笔记本 电脑、平板、个人数字助理、移动电话、手表或游戏机。7. 如权利要求1所述的体脂测量系统，其特征在于，还包括显示单元，所述显示单元显 示的信息包括:所述现时体重、所述用户名称、与所述用户名称相应的所述用户特征信息或 所述体脂信息。8. -种用户名称配对及体脂测量的方法，其特征在于，用以进行使用者与用户名称的 配对以及体脂的测量，包括下列步骤： (a) .测量所述使用者并得到现时体重及现时阻抗作为现时分析数据组； (b) .以所述现时体重及所述现时阻抗及多个记录分析数据组进行演算步骤以得到多 个距离值，所述演算步骤的运算式为： Dn =|W-ffm|*α+|Z_Zm|*β， 其中W为所述现时体重，Z为所述现时阻抗，Wm为所述记录体重，Zm为记录阻抗； (c) .将所述多个距离值由最小值至最大值依序进行排列，从所述多个距离值的最小值 开始，依序取出K个(K为大于等于1的自然数)所述多个距离值； (d) .将K个所述多个距离值依所述多个记录分析数据组相应的所述用户名称进行分群 运算，取分群运算结果最大者对应的所述用户名称与所述使用者进行配对； (e) .读取与所述用户名称相应的用户特征信息并结合所述现时体重及所述现时阻抗 以计算取得体脂信息；以及 (f) .将所述现时分析数据组存入所述多个记录分析数据组中。9. 如权利要求8所述的用户名称配对及体脂测量的方法，其特征在于，K=1~10。10. 如权利要求9所述的用户名称配对及体脂测量的方法，其特征在于， 所述现时体重与所述记录体重的单位为千克时，所述演算步骤的运算式的α介于〇. 2~ 0.5； 所述现时阻抗与所述记录阻抗的单位为欧姆时，所述演算步骤的运算式的β介于1~5。
【专利摘要】一种体脂测量系统及配对方法，其中体脂测量系统包括：测量单元，用以测量使用者的现时体重及现时阻抗作为现时分析数据组；存储单元，用以累积地存储用户名称、与用户名称相应的用户特征信息和多个包括记录体重及记录阻抗的记录分析数据组；以及处理单元，用以配对与使用者相应的所述用户名称，并读取与所述用户名称相应的所述用户特征信息，同时结合所述现时体重及所述现时阻抗以计算取得体脂信息。
【IPC分类】G06K9/62, A61B5/053
【公开号】CN105550717
【申请号】CN201610100143
【发明人】郭厚锦, 许晓龙, 胡颖
【申请人】英华达（上海）科技有限公司, 英华达(上海)电子有限公司, 英华达股份有限公司, 英华达(南昌)科技有限公司
【公开日】2016年5月4日
【申请日】2016年2月23日