1.基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，该系统包括：监测评估模块和健康服务模块；

监测评估模块通过对监测周期内各采集点对应的生理参数进行监测和评估以得到各状态下的生理指数，其中生理指数包括活动指数、运动指数和睡眠指数；将各状态下的生理指数进行综合分析以得到各状态下的最新采集频率以及用户的健康参数；

健康服务模块依据用户的健康参数、各状态下的动作参数进行综合分析以对用户的健康状态进行评估，依据评估结果进行对应的健康服务；具体为：M1：调取用户于监测周期内的健康参数，并对其进行深化分析以得到健康状态评估指数，其中健康状态评估指数包括：活动生理评估指数、运动生理评估指数和睡眠生理评估指数；

M11：将监测周期内各采集点的活动指数与设定的活动指标区间进行比较分析以将活动指数分为一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数；分别统计一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数的数量，并将一级活动指数、二级活动指数和三级活动指数分别进行求和计算得到一级活动总值、二级活动总值和三级活动总值；将一级活动指数的数量、二级活动指数的数量、三级活动指数的数量、一级活动总值、二级活动总值和三级活动总值进行公式化计算分析得到活动生理评估指数；

M12：同理将监测周期内各采集点的运动指数与设定的运动指标区间进行比较分析以及公式化计算分析得到运动生理评估指数；

M13：同理将监测周期内各采集点的运睡眠指数与设定的睡眠指标区间进行比较分析以及公式化计算分析得到睡眠生理评估指数；

M14：将活动生理评估指数、运动生理评估指数、睡眠生理评估指数、活动波动值、运动波动值和睡眠波动值进行公式化计算分析得到健康评估指数；当健康评估指数大于或等于设定的健康阈值时，则将用户的健康参数发送至在线医生端；当健康评估指数小于设定的健康阈值时，则将活动生理评估指数、运动生理评估指数、睡眠生理评估指数进行公式化计算分析得到活动阈值，运动阈值和睡眠阈值，并执行步骤M2；

M2：通过对监测周期内各状态下的动作参数进行分析以得到活动评估指数、运动评估指数和睡眠评估指数，并将其分别与活动阈值，运动阈值和睡眠阈值进行比较分析以进行对应的健康服务；

将各状态下的生理指数进行综合分析以得到各状态下的最新采集频率以及用户的健康参数，其分析的具体过程为：以活动采集点的序号为横坐标，以活动指数为纵坐标构建二维直角坐标系，将活动指数于坐标轴中的位置记为活动点，采用圆滑的曲依次连接活动点以得到活动指数随着时间变化曲线图；

对图形解析：于活动点作曲线的切线，利用数据拟合得到切线表达式，对切线表达式进行求导计算得到活动导数；将大于零的活动导数进行求和计算得到活动增度，将小于零的活动导数进行求和计算得到活动减度，将活动导数、活动增度和活动减度进行公式化计算分析得到活动波动值；

同理，以运动采集点的序号为横坐标，以运动指数或睡眠指数为纵坐标构建二维直角坐标系得到运动指数或睡眠指数随着时间变化曲线图，对其进行图形解析得到运动波动值或睡眠波动值；

将活动波动值Pg、运动波动值Ug和睡眠波动值Vg通过设定的公式组

将各采集点的活动指数、运动指数和睡眠指数以及活动波动值、运动波动值和睡眠波动值记为健康参数，并将其发送至健康服务模块。

2.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，还包括服务器；

服务器用于依据接收到的最新采集频率以生成各采集点，并于各采集点采集各状态下的生理参数和动作参数；此外服务器还存储有用户的个人信息。

3.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，通过对监测周期内各采集点对应的生理参数进行监测和评估以得到各状态下的生理指数的具体过程为：设定不同的年龄区间均对应不同的标准生理参数，调取用户年龄并将其与设定的所有年龄区间进行比对以匹配到对应的标准生理参数，其中标准生理参数包括标准活动参数、标准运动参数和标准睡眠参数；

调取用户于监测周期内各采集点的活动生理参数、运动生理参数和睡眠生理参数，并将其与标准睡眠参数进行公式化计算分析得到各采集点的活动指数、运动指数和睡眠指数。

4.根据权利要求1所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，健康服务的具体过程为：M21：当监测周期内存在活动状态时，调取监测周期内的活动状态对应的动作参数，并进行活动分析以得到活动评估值，并将其与活动阈值进行比较以生成活动提醒；

M22：当监测周期内的存在睡眠状态时，则调取监测周期内的睡眠状态对应动作参数，并进行睡眠分析以得到睡眠评估指数，并将其与睡眠阈值进行比较以生成睡眠提醒；

M23：当监测周期内的存在运动状态时，则调取监测周期内的运动状态对应动作参数，并对其进行运动分析以得到运动评估值，并将其与运动阈值进行比较以生成休息提醒。

5.根据权利要求4所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，活动分析的具体过程为：调取监测周期内的活动状态对应的动作参数，其中动作参数包括活动方式和活动时长，将活动方式与设定的所有的活动方式进行比对以匹配到对应的活动系数，将活动系数乘以活动时长得到活动值，由此可得监测周期内各活动方式对应的活动值，并将其进行求和计算得到活动评估指数；将活动评估值小于活动阈值时，则生成活动提醒。

6.根据权利要求5所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，睡眠分析的具体过程为：调取监测周期内的睡眠状态对应动作参数，其动作参数包括各睡眠阶段以及各睡眠阶段对应的各阶段时长；将睡眠阶段与设定的所有睡眠阶段进行比对以匹配到对应的睡眠系数；将睡眠系数乘以对应的睡眠时长得到该睡眠阶段的睡眠值，由此可得监测周期内各睡眠阶段对应的睡眠值，并将其进行求和计算得到睡眠评估指数；当睡眠评估指数小于睡眠阈值时，则生成睡眠提醒。

7.根据权利要求6所述的基于大数据的智慧健康服务系统，其特征在于，运动分析的具体过程为：调取监测周期内的运动状态对应的动作参数，其动作参数包括各运动模式以及各运动模式下的运动量值和运动时长；将运动模式与设定的所有的运动模式进行比对以匹配到对应的运动系数；将运动系数乘以对应的运动时长得到运动值，由此可得监测周期内各运动模式对应的运动值，并将其进行求和计算得到运动评估指数；当运动评估指数大于运动阈值时，则生成休息提醒。