基于隐马尔科夫模型的空巢老人安全防范监测技术研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·课题意义 | 第9页 |
| ·研究内容 | 第9-10页 |
| ·组织结构 | 第10-11页 |
| 第2章 智能家庭监护技术 | 第11-22页 |
| ·现有监护系统 | 第11-15页 |
| ·行为检测监护 | 第11-13页 |
| ·远程医疗监护 | 第13-14页 |
| ·现有技术总结 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| ·现有相关技术 | 第17-21页 |
| ·无线网络与传感器技术 | 第17-18页 |
| ·嵌入式系统与家庭自动化 | 第18-21页 |
| ·数据挖掘和统计分析 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 算法理论基础 | 第22-41页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第22-28页 |
| ·随机过程 | 第22-23页 |
| ·马尔科夫模型 | 第23-26页 |
| ·隐马尔科夫模型 | 第26-28页 |
| ·HMM的三个基本问题 | 第28-40页 |
| ·HMM的评估问题 | 第29-33页 |
| ·HMM的解码问题 | 第33-37页 |
| ·HMM的学习问题 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第4章 基于区域驻留时间的异常监控 | 第41-49页 |
| ·异常检测原理 | 第41页 |
| ·原理介绍 | 第41页 |
| ·使用时间状态的优势 | 第41页 |
| ·驻留状态模型 | 第41-45页 |
| ·算法比较 | 第42-44页 |
| ·建立模型 | 第44-45页 |
| ·仿真实验 | 第45-48页 |
| ·模型环境介绍 | 第45-46页 |
| ·实验数据分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第5章 基于隐马尔科夫模型的生理异常检测 | 第49-60页 |
| ·异常检测原理 | 第49-51页 |
| ·原理介绍 | 第49-50页 |
| ·相关算法比较 | 第50-51页 |
| ·引入隐马尔科夫模型的优势 | 第51页 |
| ·异常检测模型 | 第51-56页 |
| ·建立模型 | 第51-55页 |
| ·模型评价方法 | 第55-56页 |
| ·仿真实验 | 第56-59页 |
| ·模型训练学习 | 第56-57页 |
| ·实验数据分析 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 第6章 总结与展望 | 第60-62页 |
| ·总结 | 第60-61页 |
| ·展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第66页 |
| 攻读硕士学位期间参与的项目 | 第66-67页 |
