摘要
本发明涉及数据分析技术领域,具体涉及一种医疗护理自动监测系统,包括:数据采集模块,用于采集患者每个时刻下的所有维度的护理数据;多维度分析模块,用于根据患者每个时刻下的所有维度的护理数据,获取每个维度的趋势与主成分的方向向量的相似程度;单维度模块,用于根据每个维度的护理数据的幅值与采集的时刻,结合每个维度的趋势与主成分的方向向量的相似程度,获取每个维度的特征表现度;监测模块,用于根据每个维度的特征表现度获取核心维度,利用核心维度中的护理数据对实时采集的护理数据进行判断。本发明通过对多维护理数据进行降维,从而避免引发维度灾难,实现准确地判断实时采集的护理数据中是否存在异常数据。
技术关键词
自动监测系统
方差贡献率
SOM神经网络
数据训练神经网络
神经网络模型
电子血压测量仪
动态心电记录仪
患者
核心
数据采集模块
异常数据
数据分析技术
监测模块
分析模块
拓扑网络
血氧仪
坐标系
成分分析
方形
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测试工装
水冷装置
水冷系统
数据采集模块
水压传感器
预测控制系统
多通道
精密热处理
装备
区域温度控制
孪生神经网络
度计算方法
样本
图像
卷积神经网络模型
多层神经网络模型
机器学习模型
矩阵
形态
识别方法
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透镜材料
轻量化结构设计
光学透镜
数据