基于注意力机制的空时融合深度学习睡姿监测算法研究

目的针对用于无扰睡姿检测的心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)信号特征微弱,并且具有非线性、非平稳性强、存在噪声干扰以及信号本身具有空间和时域信息的特点,提出了一种基于注意力机制融合空时特征的深度学习睡姿检测模型(Deep Learning Sleeping Posture Monitoring Model,CTAM)。方法CTAM是一种可实现端到端的实时睡姿检测方案,通过睡眠带测试真实睡眠状态下睡姿的BCG信号,并构建数据集进行仿真对比实验。结果与具有类似结构的传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型和空时融合的卷积-长短时记忆网络(Convolutional Long Short-Term Memory Network,CNN-LSTM)相比,CTAM在训练集的收敛性和测试集的准确率上均有显著的提升,其中,在测试集上的准确率分别较CNN模型和CNN-LSTM模型提升了1.46%和4.61%。结论CTAM这种算法模型在基于BCG信号下能实现睡姿的实时、有效、无扰监测,在改善睡眠质量监测领域具有较好的应用前景。

农业产业化发展与产业结构调整途径分析

农业产业化发展的基础是农业的产业结构调整,做好农业产业结构的调整对农村经济的全面发展有着不可忽视的作用。因此,要树立起全局观念与联动意识,在政府的正确引导和龙头企业的带动下,辅之以新时代的科技信息技术,促进农业产业化发展。

产业调整的壁垒与突围方式研究

产业结构是指国民经济中产业的构成及其相互关系.我国现行的产业结构调整机制中,产业间技术经济联系与方式不断发展变化,使经济发展过程中的各产业部门相互牵制、相互影响,怎样才能从产业调整角度使各大产业部门发挥主导性,相互作用于经济发展中,使经济发展迈到新的高度将是今后的重要研究课题.

农业信息化背景下农业产业结构调整研究

在我国农业信息化发展的背景下,农业产业结构的调整刻不容缓,是真正需要提到日程上来的问题。实现农业信息化,可以给农业产业结构的调整带来许多新的效益和增长空间。同时,农业产业结构的调整与农业信息化会产生一种合作效应。本文基于农业信息化,对农业产业结构的调整进行探究并提出相应的策略。

山区立体农业发展问题解析

目前,我国山区的经济发展状况相对滞后.而山区立体农业的发展是保护环境、增加农民收入、加快山区经济建设进程的最有效的方法.想要加快实现发展立体农业的目标,就要发现山区立体农业发展过程中的问题,并依靠科学技术和适当的方法来解决问题.