基于機(jī)器學(xué)習(xí)的血壓測(cè)量及血壓預(yù)測(cè)研究(70頁(yè))
本文基于時(shí)序信號(hào)的特點(diǎn),提出利用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)構(gòu)建血壓預(yù)測(cè)模型,并在此基礎(chǔ)上提出基于用戶背景信息的LSTM-BI血壓預(yù)測(cè)模型。在對(duì)比RNNLSTM、RNN-BI、LSTM-BI四個(gè)血壓預(yù)測(cè)模型后,實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,本文提出的基于背景信息的 LSTM-BI模型在用于人體血壓預(yù)測(cè)時(shí),具有更高的預(yù)測(cè)性能。
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