1.基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述系统包括：心率数据解析模块基于云平台上的光电容积脉搏波传感器，收集的心率数据，进行时间序列构建，分析每次心跳的时间点，得到心率时间序列，将所述心率时间序列输入处理环节，对心跳模式进行初步归类，得到扩展分类输出结果；

心跳异常识别模块接收所述扩展分类输出结果，通过对心率的局部波动和频域特性分析，识别心跳异常，评估心率的不规则性，生成异常诊断结果，基于所述异常诊断结果的类型和频率进行心律失常的分级，得到心律失常级别输出结果；

心脏病风险评估模块利用所述心律失常级别输出结果，结合历史健康数据和心率模式并进行分析，评估心脏病预测风险，得到风险评估结果，将风险评估结果用于优化患者的监护计划，得到优化患者监护建议；

所述风险评估结果的获取步骤具体为：

整合所述心律失常级别输出结果和患者历史健康数据，通过加权方式为风险因素分配影响力，应用公式：计算得到风险评估值，其中，FA表示风险评估值，wi是第i个风险因素的权重，hi是历史健康数据对应的风险值，ki是增益系数，li是心律失常级别对应的风险系数；

基于所述风险评估值，利用心率模式数据进行心率变异性分析，使用公式：整合心率数据贡献，计算得到心率模式风险得分，其中，R为心率模式风险得分，pj是心率模式的参数，vj是心率变异性分析得分，λj是归一化系数；

将所述风险评估值和心率模式风险得分融合，采用加权方式进行整合，应用公式：计算心脏病预测风险，生成风险评估结果，其中，Q表示风险评估结果，FA为风险评估值，R为心率模式风险得分，γ和δ是用于平衡FA和R的调整系数；

患者状态监控模块基于所述优化患者监护建议，更新患者的心率状态记录，记录每次心脏活动，分析心率的频率和稳定性，识别偏离正常范围的异常心率，对异常心率进行标记，汇总异常数据，编制心率监控结果。

2.根据权利要求1所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述心率时间序列的获取步骤具体为：基于云平台，使用光电容积脉搏波传感器收集心率数据，采集原始心率数据，生成原始心率数据集，分析所述原始心率数据集中每次心跳的时间点，计算相邻两次心跳之间的时间间隔，采用公式：得到心跳时间间隔数组，其中，Δti为心跳时间间隔数组，ti代表第i次心跳的时间点，ti+1代表第i+1次心跳的时间点，α为线性调整系数，β为根号内非线性调整系数，Δtmax代表最大时间间隔，θ为最小时间间隔比例调整系数，Δtmin代表最小时间间隔；

利用所述心跳时间间隔数组构建心率时间序列，采用公式：

计算每分钟心跳次数，生成心率时间序列，其中，HR(t)代表每分钟的心跳次数，Δt代表心跳时间间隔数组，γ为线性校正系数，κ为逆比例调节因子，∈为小量正数。

3.根据权利要求2所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述扩展分类输出结果的获取步骤具体为：将所述心率时间序列输入到数据处理环节，使用心跳间隔特征进行分类，采用公式：得到心跳模式特征分数，其中，S代表心跳模式特征分数，xj是心率时间序列中的第j个特征，wj是第j个特征的权重，λ是调整非线性影响的参数，μ是特征加权的调整参数，n是特征数量；

对每个样本所述心跳模式特征分数进行阈值判断，使用判断公式：对心跳模式进行初步分类，得到初步分类结果，其中，C代表初步分类结果，S是心跳模式特征分数，θ是分类阈值，σ是标准偏差，ρ是偏移参数，1表示心跳模式异常，0表示正常；

根据所述初步分类结果，进行分类细化，应用公式：

生成扩展分类输出结果，其中，D代表扩展分类输出结果，Ck是初步分类结果，vk是对应分类标签的权重，m是分类标签数量，δ是逻辑回归截距调整参数。

4.根据权利要求3所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述异常诊断结果的获取步骤具体为：基于所述扩展分类输出结果，分析心率时间序列中的局部波动，采用公式：生成波动度结果，其中，V为波动度结果，HRj是在第j个时间点的心率， 是心率的平均值，σj是第j个时间点的标准偏差，∈是规避除零的小正数；

基于所述波动度结果，对心率序列的频域特性进行分析，采用傅里叶变换和频域加权公式：生成频域分析结果，其中，F是频域分析结果，FFT(HRk)是傅里叶变换结果，wk是频率k的权重，δk是频域衰减因子；

结合所述波动度结果和频域分析结果，采用加权和的方法，使用非线性组合公式：生成异常诊断结果，其中，A代表异常诊断结果，V是波动度结果，F是频域分析结果，α和β是调整系数。

5.根据权利要求4所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述心律失常级别输出结果的获取步骤具体为：基于所述异常诊断结果，分析异常类型的分布和频率，采用公式：计算生成异常类型分布得分，其中，T代表异常类型分布得分，fi是异常发生频率，ti是异常类型的严重程度指数，k是用于调整每种异常严重度影响的参数，gi是每种异常的严重度等级，h是判定阈值；

根据所述异常类型分布得分和异常的临床关联性进行加权评分，采用公式：计算生成心律失常严重度得分，其中，SA是心律失常严重度得分，Tj是异常类型分布得分，cj是临床相关性权重，δ是全局调整系数，rj是每种异常类型的响应系数；

基于所述心律失常严重度得分，采用分级标准对心律失常进行分级，使用公式：得到心律失常级别输出结果，其中，L代表心律失常级别输出结果，SA是心律失常严重度得分，α是调整增幅系数，{thresholds}是分级阈值，classify是分级函数。

6.根据权利要求1所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述优化患者监护建议的获取步骤具体为：分析所述风险评估结果，计算生成风险加权总和，采用公式：

其中，P代表风险加权总和，ui是风险指标的重要性系数，vi是风险指标的值，si是稳定性调节因子，∈是小常数；

基于所述风险加权总和，根据风险等级调整治疗计划，同步信息至医疗团队，确定监护级别，应用公式：其中，Q代表监护级别，P是风险加权总和，γ是响应敏感性参数，δ是响应阈值；

基于所述监护级别，设计个性化的监护计划，采用公式：

N＝∫Q(t)·dt

采用时间加权方法计算持续时间内的监护需求，得到优化患者监护建议，其中，N代表个性化的监护计划，Q(t)是监护级别的时间函数，t是时间变量。

7.根据权利要求6所述的基于云计算的心率监控系统，其特征在于，所述编制心率监控结果的获取步骤具体为：基于所述优化患者监护建议，更新患者的心率状态记录，采用公式：计算得到更新后的心率状态得分，其中，U代表更新后的心率状态得分，ri是第i次心脏活动记录的心率值，si是对应心率状态的稳定性评分，δ是调整心率偏差影响的系数，μ是心率的平均值；

基于所述更新后的心率状态得分，标记偏离正常范围的异常心率，使用公式：生成异常心率得分，其中，VI为异常心率得分，fj是第j次心脏活动的心率值，ν是正常心率的平均值，σ是正常心率的标准偏差，∈是调整参数，dj是第j次记录的持续时间；

基于所述异常心率得分，汇总异常数据，生成编制心率监控结果，采用公式：其中，SI代表编制心率监控结果，κj是第j次异常心率的严重性权重，VI是异常心率得分。