学校作业,住院病人和护士护理,写出问题定义和分析可行性

某医院计划开发一个以计算机为中心的患者监护系统,旨在改善护士对住院患者的护理效率,通过实时监测生理信号(如脉搏、体温、血压、心电图等)来及时发现异常并警告护士。系统还需具备记录患者日志和打印病情报告的功能。技术可行性在于可在专业人士协助下完成,经济可行性取决于医院的投入,操作可行性则需考虑数据库的定期维护。

目前住院病人主要由护士护理,这样做不仅需要大量护士,而且由于不能随时观察危重病人的病情变化,还可能会延误抢救时机。某医院打算开发一个以计算机为中心的患者监护系统,试写出问题定义,并且分析开发这个系统的可行性。
医生对患者监护系统的基本要求是随时接收每个病人的生理信号(脉搏、体温、血压、心电图等),定时记录病人情况以形成患者日志,当某个病人的生理信号超出医生规定的安全范围时向值班护士发出警告信息,此外,护士在需要时还可以要求系统印出某个指定病人的病情报告


问题定义

  1. 开发系统处于构思阶段,开发它是为了更有效率地对病人进行监控和防护
  2. 该系统要实现的目标是使用监护系统随时接收病人的生理信号,并在病危时可以发出警告,规模为整个医院

可行性分析:

   1. 技术可行性,虽然生理数据的采集需要涉及大量的专业精密仪器,软件工程师并不精通,但是可以在专业人士的帮助下完成。

   2. 经济可行性,支出方面由医院方面承担,是否可行取决于医院方面是否能支付所需的费用。

   3. 操作可行性,医生并不具有软件维护的能力,在数据库的维护上需要专业人士来进行,因为病患数目并不会太多,所以只需一个人或者几个人定期对数据库进行管理和维护就行了。
 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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