Personalized Healthcare System for Chronic Disease Care in Cloud Environment

The rapid increase in the number of patients with chronic diseases is an important public healthcare issue in many countries, which accelerates many studies on a healthcare system that can, whenever and wherever, extract and process patient data. A patient with a chronic disease conducts self‐management in an out‐of‐hospital environment, particularly in an at‐home environment, so it is important to provide integrated and personalized healthcare services for effective care. To help provide effective care for chronic disease patients, we propose a service flow and a new cloud‐based personalized healthcare system architecture supporting both at‐home and at‐hospital environments. The system considers the different characteristics of at‐hospital and at‐home environments, and it provides various chronic disease care services. A prototype implementation and a predicted cost model are provided to show the effectiveness of the system. The proposed personalized healthcare system can support cost‐effective disease care in an at‐hospital environment and personalized self‐management of chronic disease in an at‐home environment.     

基于结构支持向量机的目标检测跟踪同步算法

目标检测跟踪同步算法通过对视频帧的目标实时检测来达到跟踪的目的,该算法主要是为了维持一个能够在线训练的分类器,把从背景采样的样本作为负样本,从目标区域采样的样本作为正样本,然后通过分类器把二者区分开,以达到跟踪效果。然而当目标产生形变以及目标区域发生遮挡的时候,如何对样本采样和精确标记成为跟踪成败的关键。在结构支持向量机的框架下,提出一种基于结构支持向量机的目标检测跟踪同步算法。由于结构支持向量机的输出可以是复杂的数据结构,因此采用结构支持向量机,把目标位置估计作为结构支持向量机的输出,避免了对样本标记精确估计的需要,克服了当目标发生遮挡和大范围变形时导致的跟踪失败。仿真实验表明,该算法有良好稳定的跟踪效果。     

采用频域紧支集正交小波基消除瞬态散射回波中的高斯白噪声干扰

本文提出一种采用频域紧支集正交小波基的非线性柔性阈值波方法,该方法利用频域紧集小波基的良好频谱特性和信号压缩能力,有效地消除了高斯白噪声对瞬态散射回波的干扰。     

基于.NET框架的电信IP业务决策支持系统的设计

针对电信IP业务的特点和需要,设计了一个基于．NET框架的决策支持系统。该系统充分利用了Internet和Web技术,以ASP．NET作为Web应用程序模型,以ADO．NET作为数据存取技术基础,采用SQL(structured query language)server 2000作为数据库和数据仓库解决方案,并有效地嵌入了数据挖掘和人工智能技术。该系统可以为电信IP业务的决策提供快速、科学的参考和依据。     

光纤光栅电压传感器非线性校正研究

针对传统的光纤光栅电压传感器非线性校正算法具 有运行速度慢,拟合精度不高的缺陷。在研究了大量国内外文献过后,本文为了解决一些传 统非线性校正方法在光栅光纤传感器校正中的不足,在此提出了一种基于蚁群算法优化的分 段支持向量机回归的 校正算法。由于传统的蚁群算法在信号处理中搜索速度不理想,最小二乘支持向量机回归算 法精度不高,所以此算法是结合了蚁群 算法搜索最小二乘支持向量机回归最佳参数原理的基础上将样本空间按照数据分布情况进行 分段回归,以此减少算法运行时间。首 先通过蚁群算法优化各个支持向量机参数,然后通过分段回归得到传感器完整的特性,曲线 拟合精度为99.97%。此算法克服了传统 支持向量机回归算法中局部最优解的问题,具有较好的全局收敛效果。     

支持向量机在末制导雷达抗干扰中的应用

针对主被动末制导雷达的多维特征数据融合问题,提出采用支持向量机进行融合识别,以排除各类干扰形成的虚假目标.在定性分析末制导雷达各类干扰源特性的基础上,选取主动雷达目标RCS、距离维尺度、多普勒谱宽和被动雷达在该方位的特征信号检测结果作为参与融合的特征.利用线性支持向量机进行融合.仿真结果表明,仅使用主动雷达特征时,真假...     

网管支撑系统运行质量管控的研究与实现

本文提出了一种通信网网管支撑系统质量管控体系,研究通过网管支撑系统运行质量指标的量化来实现网管支撑系统质量管控的方法,并对具体实现方法的技术进行了阐述,为网管支撑系统的质量管控形成良性的优化循环,以此来提高通信实体的维护、服务、管理水平。     

火控观瞄系统仿真的多目标定位与跟踪算法

火控观瞄系统的仿真是以飞行模拟器中相对应的火控仿真系统为核心的训练功能,研究在火控观瞄仿真中多目标的定位和跟踪算法。算法以目标和本机的三维空间计算为基础,通过对动态数据的误差分析,利用支持向量回归的机器学习算法对目标跟踪和预测。算法目前已被应用于实时训练,解决了目标定位和跟踪仿真的实际攻击训练难题。     

粒子群算法支持向量机的半监督回归

将基于粒子群算法的支持向量机与半监督学习理论相结合,提出了粒子群算法支持向量机的半监督回归模型。针对典型的实验数据集进行实验,并将实验结果与常规的遗传算法支持向量机和粒子群支持向量机模型进行对比。实验结果表明,粒子群算法支持半监督回归模型明显提高了回归估计的精度。     

面向战场的气象水文仪器仪表战备储备量分析

军用气象水文仪器仪表战储器材储备是战时气象器材战略支援前伸的储备,其所储备器材的品种、质量和数量都直接影响着战时气象保障率。从适应未来高技术局部战争的实际需要出发,针对我军近年来装备部队的主要新型气象仪器仪表装备,对其进行研究,以使气象仪器仪表装备储备器材在战时为气象保障提供持续、高效、稳定的器材保障,并为器材的优化配备奠定研究的基础。