为模拟人类认知事物时反复推敲比对的过程，探索了一种基于变粒度仿反馈机制的智能模式分类认知方法和计算模型。首先，从模式分类的角度给出了认知结果误差α熵、α熵序列相似度和认知信息粒度误差的认知结果评价指标定义与计算方法，设计了认知结果评价机制与推理规则，实现了规划、认知与粒度决策过程互耦合运行的变粒度仿反馈分层闭环认知。其次，针对基于生物电阻抗测量的人体健康状态认知应用，采用8电极多频节段测量方法获取人体四肢、躯干及整体的多频段阻抗信息，应用体成分分析模型和内脏脂肪预测模型结合受测人性别、年龄、血压和心率等易于获取的特征构建完备的人体健康特征空间，建立了人体健康状态认知决策信息系统，设计了在特定认知信息粒度层次下的云模型模式分类器，给出了基于变粒度仿反馈机制的人体健康状态智能认知算法。最后，根据随机抽取的各类人群样本对本文方法进行了仿真实验验证，实验结果表明，本方法有效地改进了已有开环方法的认知精度。