18、物联网医疗:安全、互操作性与新兴技术融合

物联网医疗:安全、互操作性与新兴技术融合

1. 医疗物联网面临的挑战

物联网与医疗环境的结合为患者和医护人员创造了舒适的环境,便于进行有效的疾病监测和诊断。然而,当前的医疗通信面临着诸多挑战,特别是在安全领域。具体挑战如下:
- 缺乏互操作性 :大量的医疗服务提供商和医疗设备制造商导致系统之间难以实现互操作性。
- 智能工作流管理困难 :持续产生的海量健康信息使得智能管理工作流变得困难。
- 互联和通信协议与标准缺失 :缺乏有效的互联和通信协议与标准,影响系统间的协作。
- 患者数据隐私与完整性保障 :在基于物联网的多云环境中,需确保患者数据在遭受内部攻击时的保密性和完整性。
- 认证和安全水平提升 :需要加强加密和访问控制程序,以达到令人满意的认证和安全水平。

2. 区块链技术在物联网医疗中的应用
2.1 区块链技术概述

区块链技术是一种去中心化的方法,可用于管理物联网框架,解决上述诸多问题。其主要特点和优势如下:
- 不可变记录保存 :在物联网框架中,区块链可以保存智能设备历史知识的不变记录,赋予智能设备自主性,无需集中式权威。
- 分布式信任记录 :能够维护系统中所有交易的去中心化、可信记录,满足工业物联网应用的合规性和监管要求,同时降低集中式数据中心的安装、维护和运营成本。
- 分布式账

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系实际应用场景,强调“借力”工具创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性调参技巧。
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