文档介绍：代号 10701 学号 1011120747

分类号 TP399 密级公开

题(中、英文)目基于体域网多体征信息融合的健康评估方法研究

Research on Health Evaluation method with

Information fusion of Multi-vital signs on BSN

作者姓名董洁指导教师姓名、职称杨刚教授

学科门类工学学科、专业电路与系统

提交论文日期二〇一三年三月
西安电子科技大学
学位论文独创性(或创新性)声明
秉承学校严谨的学风和优良的科学道德,本人声明所呈交的论文是我个人在
导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标
注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成
果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的
材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说
明并表示了谢意。
申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切的法律责任。

本人签名: 日期:

西安电子科技大学
关于论文使用授权的说明
本人完全了解西安电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究
生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保
留送交论文的复印件,允许查阅和借阅论文;学校可以公布论文的全部或部分内
容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证,毕业后
结合学位论文研究课题再撰写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。
(保密的论文在解密后遵守此规定)

本人签名: 日期:

导师签名: 日期:
摘要
伴随着当前社会“老龄化”和“空巢化”问题的加剧,“空巢老人”这一特
殊群体的健康问题愈来愈成为人们关注的焦点。作为物联网重要感知及组成部分,
体域网为远程健康医疗监护系统的发展提供了必备条件,通过对相关体征信息的
实时采集和分析,实现对“空巢老人”的“普适监护”。
为了减少网络资源的浪费,节省传感器节点的能量,本文提出了基于“时空”
概念的分布式融合模型,按照“先时间,后空间”的顺序,分为两步实现:第一
步对各个体征信息的异常变化进行实时检测;第二步在异常发生时刻,综合多项
体征信息分析人体的健康状态。
本文将单个体征信息数据作为时间序列来分析,根据其变化趋势的特点,引
入了“稳定持平”和“不稳定波动”两种概念。在实时监测的数据流中提取出符
合前者的子序列,然后验证其平稳性,继而建立平稳时间序列的 Box-Jenkins 预测
模型,得出实际测量值和预测值之间的残差值,并引入异常隶属度函数,将残差
确值信息转化为体征异常的概率。
本文将多项体征信息作为空间信息,通过建立 3 层 BP 神经网络完成多体征信
息的“空间”融合分析。首先对 BP 网络的构成原理及算法进行了详细的分析,然
后研究并实现了 3 层 BP 神经网络算法,通过建立多体征信息和健康状态之间的映
射关系验证了该方法的正确性。
关键词:体域网健康评估体征信息融合时间序列异常检测 BP 神经网络
Abstract
With the aggravation of the issues of aging and “empty nest”, the healthy status of
nest-empty elders as special groups has increasingly e the focus of attention. As
the important part of the IOT ( of Things), BSN (Body works) is seen
as the essential condition for the development of the remote medical monitoring system.
Through the real-time collection and analysis of various sign information on BSN, the
system can realize universal care for nest-empty elders.
In order to reduce the waste of work source and sa