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基于机器学习的远程健康护理系统

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基于机器学习的远程健康护理系统
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-8页
第一章 绪论第8-12页
  1.1 研究背景及意义第8页
  1.2 国内外研究现状第8-10页
    1.2.1 远程监护系统研究现状第8-9页
    1.2.2 生理参数监测预测算法研究现状第9-10页
    1.2.3 痰雍检测研究现状第10页
  1.3 本文主要内容及工作安排第10-12页
第二章 健康护理系统软硬件设计第12-20页
  2.1 硬件系统设计第12-13页
    2.1.1 控制器模块第13页
    2.1.2 温湿度模块第13页
    2.1.3 心率传感器模块第13页
  2.2 系统基本功能第13-14页
  2.3 ANDROID软件健康监护系统第14-19页
    2.3.1 澳门美高梅真人娱乐官网场景第15-16页
    2.3.2 开发环境第16页
    2.3.3 系统运行界面第16-19页
  2.4 本章小结第19-20页
第三章 病患生理参数学习算法设计第20-37页
  3.1 时间序列的基本特性第20页
  3.2 时间序列相似性查询第20-21页
  3.3 时间序列预测方法第21-25页
    3.3.1 方法第21-23页
    3.3.2 人工智能方法第23-25页
  3.4 基于局部模型的时间序列预测第25-33页
    3.4.1 基于K-means算法的学习过程第26-27页
    3.4.2 基于多任务LS-SVM的局部建模方法第27-29页
    3.4.3 单步预测与多步预测比较结果第29-31页
    3.4.4 基于K-means与MTLS-SVM结合的预测模型第31-33页
  3.5 实验结果第33-35页
  3.6 本章小结第35-37页
第四章 基于VDS算法的痰壅监测系统设计第37-55页
  4.1 基于图像的痰壅学习算法设计第37-38页
    4.1.1 智能视频监控系统结构第37-38页
  4.2 喉部运动目标帧差法检测第38-41页
  4.3 喉部运动区域目标检测结果与分析第41-42页
  4.4 痰壅行为分类算法第42-48页
    4.4.1 喉部运动目标特征参数的提取第42-43页
    4.4.2 DTW算法原理第43-45页
    4.4.3 SVM支持向量机第45-46页
    4.4.4 VDS算法第46-48页
  4.5 实验过程与结果讨论第48-54页
    4.5.1 实验过程第48-49页
    4.5.2 实验结果分析第49-54页
  4.6 本章小结第54-55页
第五章 总结与展望第55-57页
  5.1 总结第55-56页
  5.2 展望第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
作者简介第62页

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