【摘 要】
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智能手环体征信息检测的准确性与及时性直接影响到它的使用和推广。通过多传感器数据融合技术对人体体征信息进行检测是主流趋势。针对标准BP神经网络算法存在的收敛速度慢、
【基金项目】
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2016年广东高校省级重点平台和重大科研项目“基于互联网+的可穿戴智能医疗设备中的数据融合软算法研究”(项目编号:2016KQNCX237);2016年院级“创新强校工程”重大科研培育项目(2016001):“基于互联网+的可穿戴智能医疗设备中的数据融合软算法研究”
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智能手环体征信息检测的准确性与及时性直接影响到它的使用和推广。通过多传感器数据融合技术对人体体征信息进行检测是主流趋势。针对标准BP神经网络算法存在的收敛速度慢、容易陷入局部极值的缺陷,增加了自适应动量法和自适应学习率调整法以改进传统BP算法,给出了改进后的BP网络模型及参数设计,并应用于智能手环体征检测工作中。仿真实验证明,改进的算法能够使BP网络快速收敛,且提高了手环系统报警的准确率,减少了误判的发生。
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