摘要：针对机房内设备长期处于高负荷工作状态而产生的热量易引发设备故障和事故的问题,设计了一种基于无线传感器网络(WSNs)的分布式事件触发的温度异常监测报警系统。采用分布式的温度异常监测方法:收集设备多种温度异常情况下样本数据;提取样本温度曲线的波形特征;利用贝叶斯分类器判断异常种类,若温度异常,立即向管理员报警。实验结果表明:系统具有较高的准确性和实时性。

摘要：地理要素变化发现是地理信息数据库动态更新的重要组成部分。互联网在信息传播中扮演着越来越重要的角色,网页文本中蕴含着一些现势性很强的地理要素信息,可作为地理要素变化发现的数据源。本文结合网络爬虫和朴素贝叶斯分类模型,提出并实现了一种面向网页文本的地理要素变化发现方法。首先,本文在收集分析地理要素变化新闻锚文本的基础上,构建了网络地理要素变化新闻关键词库,并基于关键词库设计了适于地理要素变化发现的网络爬虫,实现了候选网页文本的主动获取;接着为了提取地理要素变化新闻,本文训练构造了适于地理要素变化发现的朴素贝叶斯分类器,对候选网页文本进行筛选。最后通过实验对比了本文方法与现有方法在准确性和全面性上的表现。

摘要：睡姿识别是诊断和治疗体位相关性睡眠呼吸障碍的核心指标,为实现对人体睡眠姿态的无扰检测,设计开发了一种基于心冲击图(Ballistocardiogram,BCG)形态差异的便携式睡姿识别系统。通过集成压电薄膜传感器的床垫采集人体胸廓部位BCG信号,利用三次B样条小波变换和朴素贝叶斯分类方法,实现波形特征的提取和睡姿样本的预测。对11名健康受试者进行模拟睡眠实验,结果表明:心率特征值的估计与参照方法之间差异均值为0.04±1.3beats/min(±1.96SD),分段校正后的四种基本睡姿识别准确度超过97%,平均正确识别率达97.9%。该系统在测量舒适性和准确度上表现优异,对日常睡眠监测具有良好的应用价值。