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基于隐马尔科夫模型的空巢老人安全防范监测技术研究

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基于隐马尔科夫模型的空巢老人安全防范监测技术研究
论文目录
 
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

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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