【摘 要】
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目的:基于Sugeno模型实现对监护仪使用状态快速准确的评价.方法:采用自适应神经网络模糊系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),通过MATLAB平台中的Sugeno模型构建监护仪使用状态评价模型,以监护仪已使用时间、平均环境相对湿度、平均环境温度、电源电压、已发生故障次数和电磁干扰程度等因素为输入参数,以监护仪使用状态分类等级为输出结果,对监护仪使用状态进行评价.将基于Sugeno模型模糊推理得到的评价结果与实际结果进行对比,以验证
【机 构】
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首都医科大学附属北京天坛医院,北京 100050;陆军装甲兵学院,北京 100072
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目的:基于Sugeno模型实现对监护仪使用状态快速准确的评价.方法:采用自适应神经网络模糊系统(adaptive network-based fuzzy inference system,ANFIS),通过MATLAB平台中的Sugeno模型构建监护仪使用状态评价模型,以监护仪已使用时间、平均环境相对湿度、平均环境温度、电源电压、已发生故障次数和电磁干扰程度等因素为输入参数,以监护仪使用状态分类等级为输出结果,对监护仪使用状态进行评价.将基于Sugeno模型模糊推理得到的评价结果与实际结果进行对比,以验证模型的可靠性和准确性.结果:基于Sugeno模型推理得到的监护仪使用状态与实际使用状态基本一致.结论:基于Sugeno模型的监护仪使用状态评价方法可以对监护仪当前的使用状态进行快速准确评价,有助于医护人员及时掌握监护仪的使用状态,提升了监护仪在医疗过程中的可靠性.
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