典型文献
基于注意力机制及图循环神经网络的高血压预测系统设计
文献摘要：
近年来,随着传感器技术的快速发展,可穿戴自动监控设备可以提供持续的动态监测,并且能够精准的捕捉生理信号.利用可穿戴设备实时监测患者的健康信息,并将基于深度学习算法的高血压预测模型部署在云端实现远程诊断,使得个性化高血压检测成为可能[1].然而,目前已有的基于可穿戴设备的算法大多利用单一信号分析,且没有考虑患者的个体性差异,已有高血压预测研究表明,多种生理信号的联合应用可以提高高血压预测的检出准确率.因此,本文提出一种基于注意力机制及图循环神经网络的高血压预测系统,利用多模态生理参数数据,联合个体差异化信息,进一步提升高血压检出准确率.
文献关键词：
可穿戴设备;深度学习;高血压预测;多模态数据
中图分类号：
作者姓名：
徐浩东;王建锋
作者机构：
西京学院,陕西 西安 710000
文献出处：
引用格式：
[1]徐浩东;王建锋-.基于注意力机制及图循环神经网络的高血压预测系统设计)[J].科学技术创新,2022(13):189-192
A类：
B类：
注意力机制,循环神经网络,高血压预测,预测系统,传感器技术,自动监控,监控设备,捉生,生理信号,可穿戴设备,健康信息,深度学习算法,模型部署,云端,远程诊断,血压检测,多利,信号分析,个体性,预测研究,联合应用,生理参数,数数,个体差异化,多模态数据
AB值：
0.27668
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