基于改进AP聚类算法的人体健康评估研究
这是一篇关于健康评估,聚类算法,AP聚类算法,遗传算法,密度峰值聚类算法的论文, 主要内容为生活节奏的加快使人们面临的压力日益增大,亚健康人群也随之增多,人们的健康观念逐渐从“有病治病”向“未病先防”转变。为实现“未病先防”,健康评估是必不可少的环节。目前,健康评估主要方法有主观调查法与生理参数检测法,但面临的问题在于缺乏客观性与统一的评估标准,同时无法综合考虑多源生理参数的波动,造成评估的不准确性与不稳定性。鉴于此,如何选择多个生理参数且选择恰当的机器学习算法对人体健康进行综合和科学的评估,这是本文的研究重点。为了解决上述问题,本文选择AP聚类算法对多个生理参数进行聚类,实现健康评估。AP聚类算法具有简单、快速等特点,且在解决很多数据集聚类问题上比传统聚类算法能够获取更好的聚类效果。自问世以来,多个领域都在运用此算法实现聚类,如商务智能、数字医疗等。但是,AP聚类算法依然存在偏向参数和阻尼因子对该算法的聚类效果的局限性以及算法复杂度高等问题。鉴于此,本文给出了相应的解决方案。本文选取了人体的血压、肺动脉压、心率、血氧饱和度、体温和呼吸频率六大基本生理参数,运用改进后的AP聚类算法实现人体健康状况评估,最后结合Java、JSP及数据库等技术,设计开发了人体健康评估系统,实现人体健康评估。本文主要研究工作有:(1)基于改进AP聚类算法研究。首先是针对确定偏向参数和阻尼因子取何值能够使算法产生最优聚类结果,且当算法震荡产生后能够自动消除并收敛的问题,提出了基于遗传算法的AP聚类算法改进;其次是针对算法复杂度高问题,提出了基于密度峰值聚类算法的AP聚类算法改进;最后将这两种算法进行综合,优势互补,得到最终改进后的AP聚类算法。该算法不仅能够获取到最佳偏向参数和阻尼因子值,使得算法的聚类效果得到进一步的提高,还能在一定程度上缩短算法的运行时间。(2)基于改进的AP聚类算法的人体健康评估模型分析。主要是数据源的获取和抽取,数据预处理,人体健康评估模型的建立、测试和结果分析。(3)人体健康评估系统的设计与实现。运用Java、JSP、Echarts、CCS和MySQL数据库等技术,实现了用户注册登录、用户基本信息管理、生理信息输入及管理、健康评估和指导、历史数据可视化等功能模块。本课题的研究不仅可以对人们的健康状况进行评估,还可以为医疗人员提供相对比较完整的人体电子健康档案。从仿真实验结果显示,本文所提方法不仅在准确率方面优于其他方法,而且在一定程度上缩短了运行时间。因此,本课题的研究不仅能够为数字驱动的电子健康管理方面做出一些贡献,还能在AP聚类算法的改进和应用方面提供新的思路。
社区健康自助系统的研究与设计
这是一篇关于健康自助管理,ZigBee技术,4G无线通信,Web Service,健康评估的论文, 主要内容为我国将在2020年进入严重的老龄化阶段,而且由于社会的快速发展,导致人们生活习惯的变化,慢性病已成为影响人们生活质量和人体健康的主要因素。而健康管理模式也逐渐的由被动管理转为主动管理。因此本文在对社会现状、健康管理发展及健康监测管理系统现状进行研究分析的基础上,设计了一套基于ZigBee无线传感网络、4G无线通信技术以及Web Service技术的社区健康自助系统的软硬件架构。本文所设计的社区健康自助系统分为数据采集模块和后台软件模块。数据采集模块主要是由用户使用医疗传感器采集生理指标信息,并组建ZigBee无线传感网络进行数据收集,然后通过4G无线网络通信方式发送至服务器。后台软件模块包括采集显示模块、网络数据收发模块和Web管理模块。其中采集显示模块由C++开发语言编写,并基于MFC应用程序框架进行软件的构建;网络数据收发模块使用Socket编程实现网络通信,以及数据的接收和存储;Web管理模块由PHP结合前端技术实现,同时使用Python语言实现支持向量机算法模型的训练与构建,分析用户数据得到用户的健康状态评估,以支持向量机的分类概率转换为百分制分数作为用户健康的评估结果。系统为用户提供一个集数据采集、管理、分析为一体的健康管理平台,帮助用户实现自我健康的管理。
基于J2EE平台MVC模式的健康评估与预测管理系统
这是一篇关于MVC,J2EE,健康评估,健康预测的论文, 主要内容为随着我国经济近年来的快速发展,人们的生活水平有了极大的提高。同时,人们对健康越来越重视。因此,对健康的管理和规划提出了新的要求,需要借助于信息技术手段和方法对健康进行有效、科学的管理。所以,设计实现一个健康评估与预测管理系统具有非常现实意义。 J2EE(Java 2Platform Enterprise Edition)技术提供了一种企业级应用的标准平台,通过提供企业计算环境所需要的各种服务,让部署在J2EE平台上的多层应用能够在高可用性、安全性、可扩展性和可靠性方面得以实现。MVC(Model-View-Controller)设计模式是一种将视图、控制和数据分离的开发解决方案,在实现多层次Web应用系统中具有明显的优势。本文根据健康评估与预测管理的需求,结合系统特点开发了一个适用于本系统的开发框架,进而提出了基于J2EE平台MVC模式的健康评估与预测管理系统的解决方案。 本文首先通过对J2EE的Struts、Spring、Hibernate框架进行研究,以集成这三种架构分层次设计了表示层、业务层和数据持久层,然后通过对健康评估与预测的国内外发展现状的研究,结合健康评估与预测管理需求,设计了本系统数据库和代表性功能。 最后,详细描述应用Struts+Spring+Hibernate的集成构架实现健康评估与预测的健康管理系统。利用Struts框架实现表示层MVC处理;利用Spring框架的反转控制(IOC)实现了系统逻辑架构各层间的层内业务逻辑的松耦合;利用Hibernate框架的实体关系映射实现数据的持久化。本系统通过实现对人的健康进行数字化的处理,帮助人们更加方便有效的管理自己的健康。
船舶机舱设备健康管理系统开发
这是一篇关于振动监测,故障诊断,健康评估,嵌入式装置,BP神经网络的论文, 主要内容为船舶机舱作为船舶的核心,其内部设备的健康状态对整个船舶的正常运行起着至关重要的作用,且舱内的机电设备十分庞杂,恶劣的工作环境以及短时大功率的运行工况容易造成设备的不可逆损坏。而振动是设备产生故障的最早表征,一些轻微的机械缺陷或损坏就会引起机舱设备的异常振动,当前大多智能船舶机舱对振动的检测方式,只是达到Auto-0的规范要求,实现简单控制或状态监测,硬件资源与软件设施的发掘利用都尚未成熟。因此开发能够对机舱设备故障自动化识别与报警的健康管理系统,对船舶的安全运行具有重大意义。本文将以实际工程应用为背景,研究内容分为以下四个方面:1.从船舶机舱设备PHM的原理入手,确定系统应从振动信号采集与处理算法两个层面实现;分析振动测量与健康评估相关的现行国际与国家标准,在MATLAB软件中仿真对比时频域积分的速度、位移误差,优化评估指标的计算流程;阐述BP神经网络和D-S证据理论的算法原理,为后续系统的决策级融合故障诊断奠定基础。2.构建基于MEMS传感器的振动监测系统硬件单元,确定信号采集和数据处理分离的硬件架构。采集与处理模块均选用STM32系列微处理器,充分利用芯片的硬件资源对系统进行分布式开发,完成模块的最小系统、主控单元、通讯模块、存储单元的硬件电路原理图与PCB板图设计。3.以Keil与Visual Studio为平台设计系统的软件部分,首先移植UCOS-II嵌入式操作系统,并编写信号采集单元与振动处理模块的初始化、外设驱动以及数据传输程序。其次开发基于MVVM架构的上位机软件,使用C#语言实现ETH网口指令与数据收发、波形显示、存储与历史查询等功能。最后在MATLAB中完成My SQL数据读取、信号分析及特征提取等算法,并搭建BP神经网络融合D-S证据理论的诊断模型,完善了健康管理系统的联调机制。4.对振动监测系统的软硬件功能进行联调,为进一步测试健康评估算法和故障诊断模型的可靠性,搭建离心泵实验台,分别做了电机地脚螺栓松动、离心泵不同空化程度的实验,完成健康评估算法的验证。并提取时域特征参数、计算小波包频带能量输入BP神经网络后对比了不同参数输入、特征级与决策级融合的故障识别误差。
基于改进AP聚类算法的人体健康评估研究
这是一篇关于健康评估,聚类算法,AP聚类算法,遗传算法,密度峰值聚类算法的论文, 主要内容为生活节奏的加快使人们面临的压力日益增大,亚健康人群也随之增多,人们的健康观念逐渐从“有病治病”向“未病先防”转变。为实现“未病先防”,健康评估是必不可少的环节。目前,健康评估主要方法有主观调查法与生理参数检测法,但面临的问题在于缺乏客观性与统一的评估标准,同时无法综合考虑多源生理参数的波动,造成评估的不准确性与不稳定性。鉴于此,如何选择多个生理参数且选择恰当的机器学习算法对人体健康进行综合和科学的评估,这是本文的研究重点。为了解决上述问题,本文选择AP聚类算法对多个生理参数进行聚类,实现健康评估。AP聚类算法具有简单、快速等特点,且在解决很多数据集聚类问题上比传统聚类算法能够获取更好的聚类效果。自问世以来,多个领域都在运用此算法实现聚类,如商务智能、数字医疗等。但是,AP聚类算法依然存在偏向参数和阻尼因子对该算法的聚类效果的局限性以及算法复杂度高等问题。鉴于此,本文给出了相应的解决方案。本文选取了人体的血压、肺动脉压、心率、血氧饱和度、体温和呼吸频率六大基本生理参数,运用改进后的AP聚类算法实现人体健康状况评估,最后结合Java、JSP及数据库等技术,设计开发了人体健康评估系统,实现人体健康评估。本文主要研究工作有:(1)基于改进AP聚类算法研究。首先是针对确定偏向参数和阻尼因子取何值能够使算法产生最优聚类结果,且当算法震荡产生后能够自动消除并收敛的问题,提出了基于遗传算法的AP聚类算法改进;其次是针对算法复杂度高问题,提出了基于密度峰值聚类算法的AP聚类算法改进;最后将这两种算法进行综合,优势互补,得到最终改进后的AP聚类算法。该算法不仅能够获取到最佳偏向参数和阻尼因子值,使得算法的聚类效果得到进一步的提高,还能在一定程度上缩短算法的运行时间。(2)基于改进的AP聚类算法的人体健康评估模型分析。主要是数据源的获取和抽取,数据预处理,人体健康评估模型的建立、测试和结果分析。(3)人体健康评估系统的设计与实现。运用Java、JSP、Echarts、CCS和MySQL数据库等技术,实现了用户注册登录、用户基本信息管理、生理信息输入及管理、健康评估和指导、历史数据可视化等功能模块。本课题的研究不仅可以对人们的健康状况进行评估,还可以为医疗人员提供相对比较完整的人体电子健康档案。从仿真实验结果显示,本文所提方法不仅在准确率方面优于其他方法,而且在一定程度上缩短了运行时间。因此,本课题的研究不仅能够为数字驱动的电子健康管理方面做出一些贡献,还能在AP聚类算法的改进和应用方面提供新的思路。
流量仪表标定装置监测与健康评估系统设计与实现
这是一篇关于流量仪表标定装置,状态监测,液漏识别,健康评估,SVDD的论文, 主要内容为流量仪表标定装置是计量部门和仪器生产厂商进行检定测试的重要设备。在多批量、高精度的标定场景下,任何设备老化及零部件的微小改变都有可能影响标定精度。因此,实现标定装置运行状态的实时监测、健康程度的快速评估,对提升标定装置稳定性、可靠性、企业生产效率及产品质量有重要意义。本文对某仪表公司的液体流量仪表标定装置进行调研分析,针对运行状态监测不全面、设备健康程度掌握不及时等问题,展开了对流量仪表标定装置监测与健康评估的研究。具体研究内容如下:利用故障树梳理标定装置运行的关键参数并对其监测,针对其中管路液漏状态不易识别的问题,研究标定管路的液漏图像监测方法。利用改进数据增强后的目标检测算法,配合帧差法与混合高斯背景模型搭建了液漏识别模型,实现了静态背景下的液漏运动目标提取。最后通过实验分析表明,该液漏识别模型有较好的检测效果和实时性,且降低了包含反光特征背景下的液漏识别误诊率。针对监测数据存在不均衡、无标签等问题,本文研究了基于支持向量描述(Support Vector Data Description,SVDD)的标定装置健康评估方法。将参数特征向量作为训练样本,采用SVDD建立超球面模型,并将超球面边界作为参数特征的最大劣化程度,对健康状态进行分级模糊评估。最后通过实例分析,该方法能在一定程度反应设备的真实健康状态,提高了标定装置健康评估的及时性。开发了流量仪表标定装置监测与健康评估系统。本文对标定装置运行数据进行采集与监测,将管路液漏识别模型和健康状态评估算法嵌入到软件平台中。实现对装置标定流程的实时状态监测与健康评估功能,提升了流量标定过程的可靠性与稳定性,为企业生产设备的信息化、智能化健康管理做出探索。
风电机组健康管理系统及其核心算法的设计与实现
这是一篇关于风电机组,健康评估,管理系统,卷积神经网络,故障分类,LZW压缩的论文, 主要内容为风能作为可再生清洁能源,在我国“十四五”碳中和能源战略中扮演着重要角色。随着风电场的规模及数量迅速扩大,其中的人工巡检难度高、人工故障诊断效率较低以及风电机组运行数据累积等问题逐渐显现。因此,构建风电机组健康管理系统,利用风电机组运行数据进行智能故障诊断和早期运行状态评估并进行数据压缩,是解决以上问题的重要途径。本文设计并实现了集风电机组在线诊断、风电机组故障智能诊断与海量监测数据压缩传输于一体的风电机组健康管理系统,以Spring Boot与My Batis为基础框架完成开发。在故障智能诊断方面,基于WDCNN训练了多个用于识别不同故障的二分类故障分类器,将多个分类器灵活组合为综合分类器后,用于数据故障类型的分类;在数据压缩方面,基于LZW算法实现了有字节与比特位易位操作的无损压缩算法,该算法比LZW有更高的压缩率。系统按功能划分为六个模块:(1)系统服务管理模块:该模块包含两个功能,其一为定时任务功能,负责定时计算趋势有效值、定时解压数据、按计划进行分类器训练、定时进行故障分类以及定期删除无用数据等功能;其二为服务器监控功能,用于监测本地服务器和远程风场服务器是否连通。(2)故障分类器管理模块:该模块用于制定分类器训练计划与故障分类计划,通过执行这类计划,实现故障分类器的训练与相关故障的分类,并保存训练得到的故障分类器和分类结果。(3)风机健康管理模块:该模块用于风机的健康管理,包括监测数据的压缩与解压、智能振动分析与智能趋势分析功能,该模块将压缩数据解压后,用于智能振动分析和智能趋势分析,智能振动分析包括读取故障分类结果、时域统计分析、傅里叶频谱分析、倒谱分析和包络谱分析;智能趋势分析根据加速度有效值和速度有效值的趋势进行分析。(4)任务管理模块:该模块用于用户制定工作计划。(5)人事管理模块:该模块用于用户管理、角色管理与权限管理。(6)日志管理模块:该模块用于查看用户的操作记录和系统的执行日志。本文结合功能性测试与非功能性测试对风电机组健康管理系统及其核心算法进行了完整的验证,测试结果表明系统目前已经达到了预期目标并且能够满足风电机组健康管理的大部分实际业务需求,为风电机组健康管理系统、风电机组故障分类与海量监测数据压缩传输的融合提供了一定思路。
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