70、基于生物医学指标的压力检测系统与智能服装监测的亚千兆赫兹无线传感器网络

基于生物医学指标的压力检测系统与智能服装监测的亚千兆赫兹无线传感器网络

1. 基于生物医学指标的压力检测系统

在压力检测领域，研究人员开发了一种基于生物医学指标的智能服务系统，用于识别人类的压力迹象。

1.1 数据输入与状态划分

研究采用了SWELL数据集进行神经网络训练，该数据集共有410322条记录，包含34个生物特征指标，这些指标主要描述了人类心脏的工作情况，如心率内部指标。数据来源于25名办公室工作人员，在研究过程中，工作人员被给予各种任务，并周期性地处于压力情境中，其身体反应被特殊传感器监测。工作人员的状态被分为三种：无压力、时间压力和干扰。
- 无压力状态 ：员工被给予任务，并可根据自身需要自由安排工作时间。
- 时间压力状态 ：员工因任务完成时间受限而处于压力状态。
- 干扰状态 ：员工在工作时被突然的电子邮件干扰，其中8封邮件内容各异，有与任务相关的，也有无关的。

1.2 神经网络训练

在神经网络开发过程中，研究人员对不同隐藏层节点数的神经网络进行了实验和训练，并记录了每个训练周期的准确率和损失数。训练共进行了100个周期，为了提高结果的可靠性，不仅记录了训练数据的结果，还记录了验证数据的结果。

周期数	训练数据损失	训练数据准确率	验证数据损失	验证数据准确率