11、医疗环境中的实时雾计算方法

医疗环境中的实时雾计算方法

1 健康监测传感器

在医疗环境中,有多种类型的传感器用于监测人体的各种生理指标和环境信息。以下是常见的健康监测传感器分类:
| 类别 | 名称 | 测量内容 | 数据格式 | 事件类型 |
| — | — | — | — | — |
| PIRb | 被动红外 | 运动/身份检测 | 分类数据 | 即时 |
| RFIDc | 射频识别 | 人员和物体识别 | 分类数据 | 即时 |
| 压力 | 压力传感器 | 垫子、椅子等的压力 | 数值数据 | 即时 |
| PSNa | 智能瓷砖 | 地板压力 | 数值数据 | 即时 |
| 磁开关 | 磁开关 | 门的开合检测 | 分类数据 | 即时 |
| 温度 | 温度传感器 | 房间温度 | 时间序列数据 | 间隔 |
| 湿度 | 湿度传感器 | 房间湿度 | 时间序列数据 | 间隔 |
| 体重 | 体重秤 | 被辅助用户的体重 | 数值数据 | 间隔 |
| BSNd - 加速度计 | 加速度计 | 加速度和跌倒检测 | 时间序列数据 | 持续 |
| BSNd - 陀螺仪 | 陀螺仪 | 方向、运动检测 | 时间序列数据 | 持续 |
| ECGe | 心电图仪 | 心脏活动 | 模拟信号 | 持续 |
| EEGf | 脑电图仪 | 脑电波 | 模拟信号 | 持续 |
| EOGg | 眼动仪 | 眼球运动 | 模拟信号 | 持续 |
| EMGh | 肌电图仪 | 肌肉活动 | 模拟信号 | 持续 |
| PPGi | 光电容积脉搏波描记仪 | 心率和血流速度 |

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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