基于粗集理论的数据离散化新算法 被引量：27

1

作者 赵军 王国胤 +1 位作者 吴中福 李华 《重庆大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期18-21,共4页

连续属性值的离散化一直是机器学习领域中殛待解决的关键问题之一 ,他对于提高后继学习算法的运行速度、降低算法的实际空间要求和时间消耗、提高学习结果的聚类能力等都具有极其重要的意义。本文首先分析了基于粗集模型的数据离散化方... 连续属性值的离散化一直是机器学习领域中殛待解决的关键问题之一 ,他对于提高后继学习算法的运行速度、降低算法的实际空间要求和时间消耗、提高学习结果的聚类能力等都具有极其重要的意义。本文首先分析了基于粗集模型的数据离散化方法的特点和基本思路 ,研究了候选断点重要性的衡量方式 ,在此基础上提出两种新的从候选集合中最终确定离散化断点的启发式算法。这两种算法考虑并体现了粗集理论的基本特点和优点 ,选择的断点都能够保证信息系统的分辨关系 ,并能够取得较理想的离散化结果。 展开更多

关键词 粗集理论 数据离散化 算法 分辨关系 断点 数据挖掘 决策系统

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装备模拟训练系统数据离散化 被引量：2

2

作者 邓青 薛青 +1 位作者 杜楠 付朝博 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第27期11674-11680,共7页

离散化是装备模拟训练系统数据预处理的重要组成部分。针对传统数据离散化方法对单个属性依次处理,往往忽视属性间的相关性,造成装备模拟训练系统数据离散化后的误差。提出基于层次聚类和相容度的数据离散化方法。采用逐层泛化构建离散... 离散化是装备模拟训练系统数据预处理的重要组成部分。针对传统数据离散化方法对单个属性依次处理,往往忽视属性间的相关性,造成装备模拟训练系统数据离散化后的误差。提出基于层次聚类和相容度的数据离散化方法。采用逐层泛化构建离散化总体框架,完成对装备模拟训练系统数据混合型决策表处理。设计动态确定簇数的层次聚类,实现对属性的初始整体划分;结合类别属性信息和相容度合并相邻区间,去除冗余的离散划分。实验结果表明,基于层次聚类和相容度的数据离散化方法在区间总数、精度方面有明显优势。 展开更多

关键词 装备模拟训练系统 数据离散化 层次聚类 相容度 数据挖掘

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装备质量数据离散化方法 被引量：1

3

作者 李馥林 孟晨 +1 位作者 王成 范书义 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期143-148,共6页

数据挖掘技术已经成为一种利用装备数据资源获取知识的重要手段,数据预处理是装备质量信息分析的重要环节。为解决数据类型不适应数据挖掘方法的问题,提出了一种装备质量数据离散化方法。对经典类别属性最大相互依赖算法的原理和流程进... 数据挖掘技术已经成为一种利用装备数据资源获取知识的重要手段,数据预处理是装备质量信息分析的重要环节。为解决数据类型不适应数据挖掘方法的问题,提出了一种装备质量数据离散化方法。对经典类别属性最大相互依赖算法的原理和流程进行了介绍,分析了存在的问题,提出了改进方法;引入了粗糙集理论和属性分辨率,限制了过度离散化;提出了属性重要性评价方法,减少了信息损失。对比实验结果表明,所提出的方法具有优越性,能提高数据离散化效果。以某型装备为例,将所提方法应用于关联规则挖掘之前的数据预处理,获得了与装备寿命周期内质量变化规律相关的知识,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 装备质量 数据离散化 数据挖掘 数据预处理 关联规则

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用于暂态稳定评估的人工神经网络输入特征离散化方法 被引量：24

4

作者 刘艳 顾雪平 李军 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第15期56-61,共6页

针对基于人工神经网络的暂态稳定评估数据预处理中的数据离散化进行了深入的研究,提出了一种基于信息熵和粗糙集理论的输入特征离散化新方法:通过对样本空间的聚类分析筛选出各条件属性在离散化过程中的可用断点;利用信息熵的相关概念,... 针对基于人工神经网络的暂态稳定评估数据预处理中的数据离散化进行了深入的研究,提出了一种基于信息熵和粗糙集理论的输入特征离散化新方法:通过对样本空间的聚类分析筛选出各条件属性在离散化过程中的可用断点;利用信息熵的相关概念,构建各条件属性的候选断点集;采用粗糙集理论中决策表不相容度的概念,检测出各条件属性间的最优断点组合。算例表明:该方法在保证暂态稳定评估精度的前提下,能有效地压缩训练样本集,减轻神经网络的训练负担,为基于神经网络的大系统暂态稳定评估提供了新思路。 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定 神经网络 数据离散化 信息熵 粗糙集理论

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一种基于聚类与离散化算法的分类方法

5

作者 杨怀珍 李玲华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2010年第14期18-20,共3页

在采用聚类方法产生训练集的基础上,运用粗集理论离散化预处理该训练集,可以更好的提高分类精度。文章运用PAM算法聚类原始样本构成训练集,再利用布尔逻辑和粗集理论结合的离散化算法离散化该训练集,并以此离散化的训练集训练分类器。... 在采用聚类方法产生训练集的基础上,运用粗集理论离散化预处理该训练集,可以更好的提高分类精度。文章运用PAM算法聚类原始样本构成训练集,再利用布尔逻辑和粗集理论结合的离散化算法离散化该训练集,并以此离散化的训练集训练分类器。实验结果证明,基于该方法在相同的数据集上分类,比仅基于PAM算法预处理的RDDTE方法产生的分类精度最高提高了15.5%,且选用更少量的训练集。 展开更多

关键词 PAM 启发式算法 数据离散化 k-折交叉验证法

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面向机构知识库结构化数据的文本相似度评价算法 被引量：6

6

作者 吴旭 郭芳毓 +1 位作者 颉夏青 许晋 《信息网络安全》 2015年第5期16-20,共5页

机构知识库是一个以机构成员在工作过程中所创建的各种数字化产品为内容,以网络为依托,以收集、整理、保存、检索、提供利用为目的的知识库,其中文本数据集多呈现结构化,且具有离散性。而个性化推荐技术可以有效提高机构知识库资源的曝... 机构知识库是一个以机构成员在工作过程中所创建的各种数字化产品为内容,以网络为依托,以收集、整理、保存、检索、提供利用为目的的知识库,其中文本数据集多呈现结构化,且具有离散性。而个性化推荐技术可以有效提高机构知识库资源的曝光率和利用率,将现有的"用户主导行为"模式转变为"以知识驱动行为"模式,使得机构知识库用户能够更高效地获取学术信息。为此,文章在研究国内外已有的相似性度量方法的基础上,引入不同权重词语对整体相似度有不同影响的思想,提出一种基于TF-IDF和词语匹配的文本相似度评价算法。通过分析DC(Dublin Core)元数据格式,筛选其中有效数据,计算特定词语在指定域中的权重并统计匹配次数,在文本长度归一化的基础上进行文本相似度计算。实验以手动建立文本测试集进行相似度计算,经统计分析,表明该算法能够对结构化离散文本数据的相似度进行合理计算,降低了机构知识库离散数据集在进行相似度计算时的向量维度,计算结果与实际数据吻合较好,具有可行性和实际应用价值。 展开更多

关键词 机构知识库 离散化数据 结构化数据 词语匹配 TF-IDF 文本相似度

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基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法 被引量：15

7

作者 吴成东 许可 +1 位作者 韩中华 裴涛 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期481-484,共4页

从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法... 从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果· 展开更多

关键词 粗糙集 决策树 数据离散化 数据挖掘 谱系聚类 属性约简

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Solidworks中齿轮二次开发的数据处理 被引量：5

8

作者 白建宏 陈满儒 《机械设计与制造》 北大核心 2008年第1期66-67,共2页

通过应用数据离散化和数据程序化对基于Solidworks齿轮二次开发的数据处理进行研究。

关键词 二次开发 齿轮 数据离散化 数据程序化

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基于决策树的工程项目管理优化研究 被引量：6

9

作者 蒲天添 《现代电子技术》 北大核心 2018年第1期169-172,共4页

为了使企业能够更好地适应社会的需求,对市场的变化做出快速地反应。针对工程项目的特点,运用改进的ID3决策树算法对工程项目管理进行优化。首先,构建工程项目管理的优化属性,聘请相关专家对属性与工程项目风险进行评分,然后,对评分进... 为了使企业能够更好地适应社会的需求,对市场的变化做出快速地反应。针对工程项目的特点,运用改进的ID3决策树算法对工程项目管理进行优化。首先,构建工程项目管理的优化属性,聘请相关专家对属性与工程项目风险进行评分,然后,对评分进行离散化处理,最后利用ID3决策树算法对工程项目信息进行充分挖掘,生成工程项目管理优化决策树,找出其中影响工程项目优化管理的分类规则,分析工程项目的实施情况,给出个性化提示,从而达到对企业工程项目的有效控制和优化。 展开更多

关键词 电力系统 工程项目管理优化 信息熵 ID3决策树 数据挖掘:离散化处理

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一种风向监督双流神经网络--以一维Burgers方程求解为例

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作者 耿浩冉 田浩 +5 位作者 王成龙 宋宁 魏志强 冯毅雄 郭景任 聂婕 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期134-141,共8页

针对一维Burgers方程下单一建模方式难以充分考虑不同阶段风向对系数的影响比重,无法有效获得各节点间的关联信息的问题,本文提出了一种风向监督双流神经网络分别预测上下风向的有限差分系数。同时设计了一种风向判断模块,实现了对预测... 针对一维Burgers方程下单一建模方式难以充分考虑不同阶段风向对系数的影响比重,无法有效获得各节点间的关联信息的问题,本文提出了一种风向监督双流神经网络分别预测上下风向的有限差分系数。同时设计了一种风向判断模块,实现了对预测得到有限差分系数的权重融合。通过风向监督双流神经网络,并结合先验知识对学得的系数分配一定的权重,以突出上下风向对预测结果的不同影响,可以有效实现对不同风向上的点分别进行预测,使得空间结构特征信息挖掘更加充分,从而提高差分系数预测的精度。在比传统数值求解方法网格分辨率粗4~8倍的同时,提高了谷歌团队工作的精度,以此提高了计算的速度。 展开更多

关键词 风向监督双流神经网络 BURGERS方程 机器学习 迎风格式 数据驱动离散化

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提升型贝叶斯分类器在电力系统暂态稳定评估中的应用 被引量：17

11

作者 卢锦玲 朱永利 +1 位作者 赵洪山 刘艳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期177-182,共6页

应用人工智能技术可实现电力系统暂态稳定的快速评估,朴素贝叶斯分类器作为人工智能方法的一种,其训练计算复杂度是线性的,是解决分类问题最实用、有效的方法之一,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,故存在一定的误... 应用人工智能技术可实现电力系统暂态稳定的快速评估,朴素贝叶斯分类器作为人工智能方法的一种,其训练计算复杂度是线性的,是解决分类问题最实用、有效的方法之一,但由于它是建立在属性变量相对类变量独立的假设前提下,故存在一定的误分类率。本文采用Adaptive Boost(AdaBoost)算法对朴素贝叶斯分类器进行提升,有效地降低了误分类率,并将提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估。选取能迅速反映电力系统暂态过程的特征量,作为贝叶斯分类器的属性变量,将系统稳定或不稳定作为类变量,采用数值仿真算法产生大量样本,并对属性的连续数据进行离散化处理,构造了用于暂态稳定评估的提升型贝叶斯分类器。对新英格兰10机39节点系统进行仿真,结果表明:提升型贝叶斯分类器用于电力系统暂态稳定评估可有效降低机器学习的复杂度和提高暂态稳定的分类精度。 展开更多

关键词 贝叶斯分类器 暂态稳定评估 数据离散化 ADAPTIVE Boost算法

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基于云模型的短期电价预测 被引量：21

12

作者 栗然 崔天宝 肖进永 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第17期185-190,共6页

现有的电价预测方法有时间序列、神经网络、小波变换等,都是对点进行预测。该文提出一种基于云模型的短期电价预测新方法。首先,介绍了云模型的概念和特点,给出基于云模型的电价和负荷数据的离散化和概念跃升过程,得到了电价和负荷的概... 现有的电价预测方法有时间序列、神经网络、小波变换等,都是对点进行预测。该文提出一种基于云模型的短期电价预测新方法。首先,介绍了云模型的概念和特点,给出基于云模型的电价和负荷数据的离散化和概念跃升过程,得到了电价和负荷的概念模型。通过极大判定法对数据集进行软划分,建立电价与负荷的布尔型数据库,然后根据给定的支持度和置信度软域值,采用基于云的关联知识挖掘算法,得到时间、负荷和电价之间的关联规则。最后,以时间、负荷的合取作为规则前件,以电价作为规则后件,建立规则发生器,根据挖掘出的规则进行预测。该文所提方法得到的预测结果是一系列不确定的离散点的集合,集合中的每一个点都可作为预测结果提供给用户,用户可以根据经验和其它信息来适当选择结果,也可以将所有点的期望值作为结果提供给用户。 展开更多

关键词 电价预测 云模型 数据离散化 概念跃升 不确定性推理 关联知识挖掘 前件 后件

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基于PSO和朴素贝叶斯的软件缺陷预测模型 被引量：6

13

作者 葛贺贺 金聪 叶俊民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第12期36-37,共2页

为了设计高效的软件缺陷预测模型,提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯(NB)相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后,以NB分类的错误率作为粒子适应值函数,构建软件缺陷预测模型。通过对美国国家航天局软件工程项目的JM1数据进行... 为了设计高效的软件缺陷预测模型,提出一种将粒子群优化算法与朴素贝叶斯(NB)相结合的方法。该方法对历史数据进行离散化后,以NB分类的错误率作为粒子适应值函数,构建软件缺陷预测模型。通过对美国国家航天局软件工程项目的JM1数据进行仿真实验,证明该模型在预测性能方面优于同类方法,预测效果良好。 展开更多

关键词 软件缺陷 预测模型 粒子群优化 朴素贝叶斯 数据离散化

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CCD辐射测温的数值解析及误差校正 被引量：2

14

作者 张昆 常丹华 +1 位作者 陈瑞强 张余敬 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期225-228,共4页

提出一种新的CCD辐射测温数值校正方法。针对CCD测温时的两个主要误差来源(CCD光谱响应曲线和辐射体光谱发射率)进行了分析,运用图象处理技术对CCD光谱响应曲线进行离散化数值解析,借助比色测温原理标定并解析辐射体光谱发射率,建立了CC... 提出一种新的CCD辐射测温数值校正方法。针对CCD测温时的两个主要误差来源(CCD光谱响应曲线和辐射体光谱发射率)进行了分析,运用图象处理技术对CCD光谱响应曲线进行离散化数值解析,借助比色测温原理标定并解析辐射体光谱发射率,建立了CCD辐射测温校正公式,实验数据表明测温方法及误差校正的有效性。这种测温方法是由CCD图像传感器对辐射体直接采集成像,在工业现场可摈弃附加外设的繁琐和不便,为辐射测温系统的便携性、实用化创造了条件。 展开更多

关键词 辐射测温 光谱发射率解析 数据离散化 光谱响应校正

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基于单片机的低频信号发生器设计 被引量：4

15

作者 任小青 王晓娟 田芳 《现代电子技术》 2014年第16期14-17,共4页

主要介绍以AT89C51单片机为核心部件的低频信号发生器的设计方法及工作原理。系统采用单片机扩展外部存储器和DAC接口技术,简化了仪器硬件设计。通过波形选择电路读取波形信号经离散化处理之后的波代码,并通过D/A转换,还原成所需要的波... 主要介绍以AT89C51单片机为核心部件的低频信号发生器的设计方法及工作原理。系统采用单片机扩展外部存储器和DAC接口技术,简化了仪器硬件设计。通过波形选择电路读取波形信号经离散化处理之后的波代码,并通过D/A转换,还原成所需要的波形。通过改变存储器输出波代码的速度来调节输出信号的频率,改变放大器的放大倍数来调节输出信号的幅值。此外还讨论了波形离散化处理方法及数据采样点数与存储容量的关系,并给出了系统结构图和软件框图。 展开更多

关键词 低频信号 数据离散化 幅值 典型信号

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水平集图像分割核映射模型的改进 被引量：1

16

作者 张迎春 郭禾 张丹枫 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第4期248-254,共7页

为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法。由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演... 为提高水平集演化迭代效率和图像分割质量,对核映射(KM)模型进行改进,依据粗糙集理论提出图像数据离散化的定义和方法。由于加权后的KM模型推导出的区域参数具有收敛性,且离散化后图像灰度均匀性有所提高,区域参数可以更好地表达对应演化区域的灰度值,使得图像能够被更精确地分割。在迭代演化过程中,加权后的KM模型对应的水平集权重最小值为1。权重值越大水平集元素更新与演化曲线收敛越快,原始KM模型对应的非加权水平集可看作是所有权重值为1的加权水平集,提出的方法能够以相对较高的迭代效率完成图像分割。合成图像和自然图像分割实验结果表明,改进后的水平集图像分割方法有更好的分割质量和迭代效率。 展开更多

关键词 图像分割 水平集 离散区域 灰度不均匀 图像数据离散化 粗糙集

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一种基于粗糙集的陶瓷原料分类方法 被引量：2

17

作者 陆强 柳炳祥 《中国陶瓷》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期36-38,13,共4页

为了对陶瓷原料进行科学分类,在叙述了粗糙集理论的一些基本概念的基础上,给出了用粗糙集建立陶瓷原料分类模型的基本步骤和对陶瓷原料化学组成进行处理的方法,并给出了一个分析实例。实验结果表明:使用该方法对陶瓷原料分类能达到预期... 为了对陶瓷原料进行科学分类,在叙述了粗糙集理论的一些基本概念的基础上,给出了用粗糙集建立陶瓷原料分类模型的基本步骤和对陶瓷原料化学组成进行处理的方法,并给出了一个分析实例。实验结果表明:使用该方法对陶瓷原料分类能达到预期效果,有助于配方设计中对陶瓷原料的选取。 展开更多

关键词 粗糙集 数据离散化 属性约简 值约简 陶瓷原料分类

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决策树在安全审计中的应用研究

18

作者 吴代文 王红艳 《科学技术与工程》 2011年第4期844-847,859,共5页

针对当前安全审计分析过程中出现的准确率低、检测速度过慢、自适应性差等问题,对数据挖掘中的决策树分类方法在安全审计分析中的运用进行了研究。对数据离散化及属性选择度量方法作了改进,以降低计算复杂度,提高算法学习速度。通过训... 针对当前安全审计分析过程中出现的准确率低、检测速度过慢、自适应性差等问题,对数据挖掘中的决策树分类方法在安全审计分析中的运用进行了研究。对数据离散化及属性选择度量方法作了改进,以降低计算复杂度,提高算法学习速度。通过训练数据的分析阐述了分类规则挖掘的方法,初步的实验结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 决策树 数据离散化 分类 安全审计

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基于SAX的关联规则挖掘方法在故障诊断中的应用 被引量：3

19

作者 白堂博 张来斌 +2 位作者 王旭铎 段礼祥 王金江 《石油机械》 2017年第1期70-74,共5页

在利用关联规则进行故障信息挖掘时,需要将连续型数据离散化和区间化。离散化效果决定了关联规则挖掘的效果,传统的均匀区段划分法忽略了数据的分布特点,加权划分法和模糊指数法均存在权值选择问题。鉴于此,提出基于符号聚合近似(SAX)... 在利用关联规则进行故障信息挖掘时,需要将连续型数据离散化和区间化。离散化效果决定了关联规则挖掘的效果,传统的均匀区段划分法忽略了数据的分布特点,加权划分法和模糊指数法均存在权值选择问题。鉴于此,提出基于符号聚合近似(SAX)的关联规则挖掘方法。首先对振动信号进行特征提取,然后利用SAX方法自适应对特征值数据离散化,从而实现关联规则挖掘,进行故障分析和信息提取,最后利用挖掘结果进行故障诊断。转子故障模拟试验分析结果表明:与等宽度和等密度离散化方法相比,该方法可以更好地进行数据离散化,实现故障信息挖掘和诊断。基于SAX的关联规则挖掘方法对试验数据和真实设备之间的数据通用具有良好的鲁棒性,便于进行实际应用。 展开更多

关键词 SAX 关联规则挖掘 故障诊断 振动信号 数据离散化 模拟试验

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接触式健康监测系统资源库信息交互设计 被引量：7

20

作者 张青 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2019年第3期304-308,共5页

针对传统健康监测系统存在系统稳定性较差、信息交互用时较长、信息交互准确率较低的问题,提出一种接触式健康监测系统资源库信息交互设计.设置心率传感模块和体温测量模块获取人体体征参数,利用微处理器STC12C5A60S2对参数信息进行数... 针对传统健康监测系统存在系统稳定性较差、信息交互用时较长、信息交互准确率较低的问题,提出一种接触式健康监测系统资源库信息交互设计.设置心率传感模块和体温测量模块获取人体体征参数,利用微处理器STC12C5A60S2对参数信息进行数字转换,由此构建系统的硬件框架;从系统稳定度、信息交互准确率及信息交互用时准确值三方面出发,采用数据集离散化和信息实施匹配方法,获取被检测对象的诊断与评价结果,实现信息交互设计.结果表明,该系统的信息交互用时仅为1. 9 s,系统稳定性高达95. 5%,验证出系统资源库信息交互性能较高. 展开更多

关键词 接触式 健康监测 资源库 体征数据 信息交互 稳定度 交互用时 数据离散化

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