GA-BP神经网络在心脏病预测中的应用研究

传统的BP神经网络存在收敛慢、局部最优等缺陷,因而将一种具有全局搜索能力的遗传算法(GA)融入BP神经网络,在计算机中模拟生物进化机制来寻找全局最优解,并研究其在心脏病预测中的应用。运用MATLAB搭建一个3层的GA-BP神经网络,以开源数据集Heart Disease UCI中的胸痛类型、静息血压、最大心率等14个信息属性作为输入,通过实验对比GA-BP神经网络与传统BP神经网络的性能。结果表明,GA-BP神经网络的收敛速度和预测精度均高于传统的BP神经网络,并且在中老年人的心脏病预测中具有显著的效果,从源头上降低了心脏病的发病率。该项研究对心脏病防治具有较大的参考价值。

面向独居老人的智慧居家养老系统设计与实现

针对老年人智慧养老需求,设计了一款面向独居老人的智慧居家养老系统。监护人通过手机等终端实时查看室内多种环境传感器以及老人手环上传的心率数据、血压传感器上传的血压数据,并通过USB摄像头获取老人的居家环境和生活情况,实现远程照顾老人;同时,利用GA-BP神经网络对智慧手环采集的个人健康监测信息进行分析及心脏病预测,为老人营造一个温馨、安全的居家环境,让独居老人也能够被子女远程照顾、关心,感受到亲人带来的温暖。研究结果表明,该设计达到了预期目标。