1.基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，所述方法包括：

步骤1：通过各种传感器采集每个老年人的健康数据；将同一时刻采集到的同一个老年人的健康数据作为一个样本，针对每个样本，提取样本的特征；将所有的样本组成样本数据集；将所有样本的特征组成特征数据集；

步骤2：对样本数据集进行数据融合，得到融合数据集，具体包括：初始化一个多层玻尔兹曼机，初始化连接权重和偏置；将样本数据集作为输入数据输入到多层玻尔兹曼机中；将多层玻尔兹曼机的状态定义为整个网络的状态，包括可见层和多个隐藏层的状态；使用Metropolis-Hastings采样方法来执行Gibbs采样，得到采样结果，以捕捉多层玻尔兹曼机的状态；基于采样结果，计算出能量函数相对于所有参数的梯度；采用自适应学习率策略来更新参数；将多层玻尔兹曼机的隐藏状态表示与样本数据集进行联合建模，以得到融合数据集；

步骤3：将一个时间段内的所有时刻的样本数据集对应的融合数据集按照时间先后顺序，组成一个时间序列，时间序列中每个元素为一个融合数据集，对时间序列进行序列特征分析，以判断在该时间段内，是否有老年人的健康出现问题；若有，则再对时间序列中每个元素进行矩阵特征分析，以筛选出健康出现问题的老人，并发送信息给老人提示其健康出现问题；

步骤2中多层玻尔兹曼机的能量函数使用如下公式进行表示：

其中，v为样本数据集，为多层玻尔兹曼机中可见层的状态向量，包含M个可见单元，代表样本数据集的特征，每个可见单元vi表示一个特征的取值；h(1)为第一个隐藏层的状态向量，包含N个隐藏单元；每个表示第一个隐藏层中的一个神经元的状态；h(2),h(3),...,h(n)均为额外隐藏层的状态向量，每个h(k)表示第k个隐藏层中的神经元的状态；Wij为连接可见层的第i个可见单元和第一个隐藏层的第j个神经元之间的连接权重；W(k)为连接第k个隐藏层和第k+1个隐藏层之间的连接权重；bi为可见层的偏置，用于调整可见层第i个可见单元的激活阈值；cj为第一个隐藏层的偏置，用于调整第一个隐藏层的第j个神经元的激活阈值；

E(v,h(1),h(2),…,h(n))为能量函数；

步骤2中将多层玻尔兹曼机的状态定义为整个网络的状态，得到多层玻尔兹曼状态机；所述多层玻尔兹曼状态机由以下公式确定：其中，为可见层到第一个隐藏层的状态激活概率；

这里，表示第一个隐藏层的第j个神经元的状态，当给定可见层状态v时，它被激活的概率；第一个隐藏层的第j个神经元的状态，取值为0或1，分别表示神经元的激活状态或非激活状态；为第一个隐藏层的第j个神经元的偏置；为第k个隐藏层到第k+1个隐藏层的状态激活概率；其中，表示第k个隐藏层的第j个神经元的状态，当给定前一个隐藏层的状态h(k-1)时，它被激活的概率；表示连接第k-1个隐藏层的第j'个神经元和第k个隐藏层的第j”个神经元之间的连接权重；为第k个隐藏层的第j个神经元的偏置；

基于采样结果，计算出能量函数相对于所有参数的梯度的方法包括：对于连接权重Wij的梯度计算，使用以下公式进行计算：其中，<·>data表示在样本数据集作为玻尔兹曼机的输入时的期望，<·>model表示在特征数据集作为玻尔兹曼机的输入时的期望；hsample为采样结果；对于连接权重W(k)的梯度计算，其中k>1，使用以下公式进行计算：对于可见层偏置bi的梯度计算，使用以下公式进行计算：

对于隐藏层偏置的梯度计算，其中k>1，使用以下公式进行计算：

2.如权利要求1所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，所述健康数据至少包括：血压、心率、血糖、体温、呼吸频率、血氧饱和度和眼压。

3.如权利要求2所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，步骤1中通过各种传感器采集每个老年人的健康数据后，还将对采集到的健康数据进行数据预处理，具体包括：对采集到的健康数据依次进行缺失值处理、异常值处理、重复值处理和标准化处理。

4.如权利要求1所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，初始化连接权重时，将连接权重初始化为从高斯分布中抽样得到的随机值；初始化隐藏层的偏置时，将偏置初始化为零。

5.如权利要求4所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，步骤2中使用Metropolis-Hastings采样方法来执行Gibbs采样的过程包括：设从条件分布P(h(1)∣v)中采样，使用随机游走的方法，通过随机改变h(1)的一个或多个元素来实现；接下来，计算接受概率α，用于确定是否接受候选状态，公式如下：其中，P(h(1)∣v)是当前状态的条件分布，是候选状态的条件分布，是从当前状态到候选状态的转移概率，是从候选状态到当前状态的转移概率；根据接受概率α，以一定概率接受候选状态，如果α≥1，则接受候选状态，否则，以概率α接受候选状态，如果不接受候选状态，保持当前状态不变；重复上述步骤直到达到设定的次数；最终得到的采样结果为hsample＝[h(1),h(2),…,h(n)]；为候选状态。

6.如权利要求1所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，步骤3中采用自适应学习率策略来更新参数的方法包括：设更新参数θ，其中θ连接权重Wij、W(k)、可见层偏置bi或隐藏层偏置初始化学习率z为一个小于0.1的正数值、一阶矩估计m＝0、二阶矩估计v＝0、时间步数t＝0、第一指数衰减率β1为第一设定值、第二指数衰减率β2为第二设定值；在每个训练迭代中，计算参数的梯度增加时间步数t＝t+1；使用如下公式，更新一阶矩估计和二阶矩估计：由于在初始迭代中，m和v的估计会偏向零，因此需要进行偏差校正，以减小估计的偏差，校正后的一阶矩估计和二阶矩估计为：再使用如下公式，更新参数θ：

其中，∈是正的常数，用于避免分母为零的情况出现。

7.如权利要求6所述的基于信息深度整合的智慧养老服务管理方法，其特征在于，步骤3中对时间序列进行序列特征分析，以判断在该时间段内，是否有老年人的健康出现问题的方法包括：计算时间序列的协方差矩阵的行列式的值，将其与一个设定的判定阈值进行比较，若超过设定的判定阈值，则判断有老年人的健康出现问题；对时间序列中每个元素进行矩阵特征分析，以筛选出健康出现问题的老人的方法包括：计算时间序列中每个元素对应的矩阵中的每个元素的Z-分数，将Z-分数超过设定分数值的元素作为异常元素，该异常元素对应的老年人为健康出现问题的老年人。