3、物联网医疗:CoAP与MQTT协议融合解决方案

物联网医疗:CoAP与MQTT协议融合解决方案

1. 关键协议介绍

在物联网领域,多种应用层协议发挥着重要作用,其中COAP和MQTT在物联网医疗场景中尤为关键。
- COAP(Constrained Application Protocol) :专为低资源设备设计的物联网应用层协议。它采用RESTful架构,具备诸多优势:
- 支持多播,能高效地将消息发送给多个接收者。
- 开销小,对设备资源要求低。
- 易于学习,降低了开发难度。
- 基于UDP协议,允许数据突破初始小包大小限制。其异步客户端 - 服务器通信包含可确认、不可确认、确认和重置等消息类型,通过特定的方法代码和响应代码区分请求和响应消息。
- MQTT(Message Queuing Telemetry Transport) :基于发布 - 订阅模型的轻量级通信协议,对物联网至关重要:
- 确保数据可靠流动的同时,功耗极低,适合资源受限的系统。
- 提供多种服务质量(QoS)级别,保证消息及时收发。
- 采用二进制协议,开销小、流量低,适用于实际应用。
- 支持持久会话、存储消息和遗留系统,具有广泛的适用性、易用性和可扩展性。

在物联网医疗中,MQTT协议被用于传输图像以检测戴口罩和戴错口罩的人、远程监控患者以及传输可穿戴设备收集的生理数据。

2. 协议融合的必要性

在物联网医疗中,单独使用COAP或MQTT协议存在一定局限性。COAP受频率限制,低频率时可能丢失传感器数据,高频率时可能导致数据库服务器过载;MQTT虽

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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