1.一种面向边缘计算的类型化医疗资源处理系统设计方法，从优化物联网边缘设备的资源优化存储、处理和传输等角度出发，解决边缘计算环境下海量类型化医疗资源在有限带宽条件下的传输优化问题，关键在于转化医疗资源的类型，同时建立带宽资源利用限制模型，以均衡网络负载，本发明基于数据图谱、信息图谱和知识图谱资源处理架构处理资源，并允许用户投入和相关效益比决定系统优化的资源方法，使系统保持相对稳定的状态，通过将计算任务分散到边缘设备，缓解云计算环境下事务处理高度集中引发的大量无价值资源处理压力，具体实时方式如下：步骤1)部署系统节点群，并在节点上部署底层传感器采集类型化的医疗资源TMR(数据、信息和知识等形式存在的医疗资源)；

系统的资源采集部分是可进行大量计算的类型化医疗资源采集终端群TMRg，其中一个节点子系统的硬件结构是底层的传感器(如心率传感器、心电传感器和肌肉电传感器)采集资源，处理器(如树莓派和Arduino)处理资源，借助上位机的软件(如MATLAB)分析数据，采用传输模块(如WIFI用于静态对象，SIM800用于移动对象)传输资源，搭建服务器并利用D3.js技术在云端做健康状态数据、信息和知识的可视化展示；

步骤2)从9种TMR的资源组合情{TMRD,TMRI,TMRK}中并依次取其中一种资源组合情形，资源组合情形如下：TMRD＝{DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk}TMRI＝{DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk}TMRK＝{DataDIK|InformationDIK|KnowledgeDIk}；

步骤3)转换TMR的资源类型，根据公示(1)和(2)计算存储代价(STCtmr)和处理代价(PRCtmr)：PRCtmr＝ΣPRTtmri*μRSi+RSi，i，j∈{D，I，K}    (1)STCtmr＝∑STCtmcD*RSD+CtmrI*RSD+STCtmrK*RSK，i，j∈{D，I，K}    (2)经过转换资源类型，将资源存储在数据图谱、信息图谱和知识图谱的资源处理架构上，显著提升存储效率和节省存储资源，系统将为所有节点提供资源优化存储服务；

资源在网络边缘进行处理，并提供相关的服务，其中一个节点提供心率诊断、心电诊断以及肌肉电疾病诊断等服务(如图1)；

步骤4)建立网络资源利用限制模型，合理化传输网络资源，以均衡资源负载，并根据公示(3)和(4)计算带宽空闲率(IRban)和带宽使用均衡度(BEbuse)BEbuse＝E(IRban2)-([E(IRban)]2)    (4)其中Bij表示从节点i到节点j的链路的带宽，Fij表示链路上的流量，l表示平均分组长度；

根据公示(5)和(6)计算在节点i上资源转发的等待时间(Tnfwai)包括转发等待率(FRwait)和等待均衡度(BEwequ)：BEwequ＝E(FRwait2)-([E(FRwait)]2)    (6)其中Ni表示第i个节点需转发的资源的平均分组个数，Hi表示节点i的缓冲区长度；

根据公式(7)计算网络资源限制利用的目标函数：

F＝αBEbuse+βBEwequ，α+β＝1    (7)

经过对传输时网络资源的传输限制，优化有限带宽下的稳定传输，均衡资源负载，提升资源传输的实时性保障能力，系统将提供对所有节点的传输优化服务；

步骤5)根据公式(8)计算不同资源处理和传输方案的用户所需投入：

其中表示资源存储代价所需单位投入，表示单位资源传输代价所需单位投入，表示资源元素类型转换所需单位投入；

步骤6)基于步骤5，根据公式(9)计算对应的效益比(Re)：

步骤7),获取用户可接受投入范围{IVuserD,IVuserU}和预期效益比R0；

步骤8)基于步骤5和步骤6，判断每种可行方案的用户投入和效益比与预期的大小：IVuserD≤IVuseri≤IVuserU&Ri>R0；

步骤9)基于步骤8，若符合008的条件，则更新用户投入和效益比为当前用户投入和效益比；

步骤10)基于步骤9，根据当前的IVuser0和R0调整TMR和AAC，其中ACC为报警规则集合，可在系统自动更新和假如新规则，也可根据实际情况手动添加规则；

步骤11),经过调整后的TMR与报警规则集合AAC进行匹配，AAC的资源集合是通过将医疗健康规则映射到数据、信息和知识等资源上，并通过自学习更新规则集合，也可以在特例情况下有人工设置，判断TMR与报警规则集合AAC是否匹配，若出现了不匹配的资源则表示超出健康状态阈值，比如在心电分析时心电波形出现了异常，此时的心电健康状态资源将与报警安全规则集合不匹配,报警系统由报警规则集合、信号提示装置和规则动态更新装置组成；

步骤13)若不匹配则启动报警系统，本地报警系统由本地医疗设备诊断发出，云端报警系统则是通过在数据中心产生报警后将报警信号远程传输至本地设备，并且报警后系统将定位报警位置，反馈具体报警的原因及相关资源。