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针对现有社区医疗服务中的疾病预测方法存在数据利用率低、疾病分析类型单一、自动化程度差、疾病预测效果不理想等不足,提出在物联网大数据环境下可用于社区医疗的健康数据融合及疾病预测方法. 通过主成分分析(PCA)和聚类分析对社区中居民的生理指标数据进行特征提取;结合人工蜂群(ABC)算法构造支持向量机(SVM)非线性分类器对数据进行特征级融合分析并预测潜在疾病. 实验结果表明,所提方法的疾病识别准确率达到93.10%,相较于传统SVM方法和BP神经网络方法分别提高17.24% 和72.41%. 该方法能够在提高数据利用率、降低计算资源消耗的前提下有效识别多种潜在疾病,可实现疾病早发现、早预防、早治疗;可广泛应用于社区健康管理、老年社区监护甚至临床医疗.  相似文献   
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基于公共图书馆的重要作用和发生火灾事故的严重危害,安全保卫体系是图书馆防火工作的重中之重。此文深入分析公共图书馆可能导致火灾的因素、火灾特点及火灾扑救特性,在认清图书馆火灾事故特点和消防工作难点的基础上,提出相应消防安全管理对策。目的是通过科学严谨的工作,彻底杜绝图书馆发生严重火灾事故的可能性。  相似文献   
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基于公共图书馆的重要作用和发生火灾事故的严重危害,安全保卫体系是图书馆防火工作的重中之重。此文深入分析公共图书馆可能导致火灾的因素、火灾特点及火灾扑救特性,在认清图书馆火灾事故特点和消防工作难点的基础上,提出相应消防安全管理对策。目的是通过科学严谨的工作,彻底杜绝图书馆发生严重火灾事故的可能性。  相似文献   
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针对传统的室内环境控制方式存在抗干扰性差、耗能高、智能化程度低及融合性简单等不足,提出一种通过多数据融合技术实现的新型智能化调控方法.从卡尔曼滤波器的基本原理出发,采用多维线性滤波模型对多个传感器采集的环境指标数据进行滤波,得到当前环境状态的有效估计,然后通过神经网络进行融合,得到当前状态期望值的最优估计,最终通过动态矩阵控制(DMC)算法来根据性能指标完成优化控制.仿真结果表明,相较于现有的室内环境控制方法,此方法的滤波误差<2%,调控误差<0.01%,节能率> 1%,从而能够有效提高控制精度和抗干扰能力,在尽量降低能耗的基础上实现室内环境的最优化控制,可以推广应用于对环境因素要求比较苛刻的场合的精细调节,比如医院、温室、科研实验室等.  相似文献   
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