基于NNE技术的手臂运动模式识别算法研究

本文将神经网络集成(Neural network ensemble,NNE)算法应用于人体手臂运动模式识别领域中,通过对手臂不同运动模式下的表面肌电信号(sEMG)的采集、分析与处理,识别出与其对应的手臂运动模式。主要利用小波包分解(WPD)算法提取表面肌电信号的时-频特征向量,利用集成神经网络对表面肌电信号特征向量进行模式识别;神经网络集成模型由Bagging算法生成,参与集成的个体神经网络均为BP神经网络,集成神经网络的输出由单个神经网络的输出通过相对多数投票法产生。最后,对手臂4个不同运动模式下的表面肌电信号进行了模式识别实验。实验结果表明,与个体神经网络相比,集成神经网络可以显著地提高手臂动作的识别率,证明了将神经网络集成技术用于手臂运动模式识别的有效性和可行性。     

医院外联业务集成平台数据安全防护方案设计

医院外联业务集成平台是医院所有对外业务的集成服务管理系统,该系统既要向外部提供服务,又要与医院内部核心业务系统进行数据交换,同时该系统还包含医院财务结算、门诊量、财务收入等敏感信息。文章针对郑州大学第一附属医院外联集成平台现状,针对性地设计了外联集成平台数据安全防护方案,从网络防火墙、入侵防御、网闸、数据库审计、"堡垒机"及服务器日志审计等几个层面对外联集成平台的数据进行安全防护,确保了外联集成平台的数据安全,从而为医院整体信息化安全提供了重要保障。