模糊神经网络数据融合在体域网中的应用

摘要

针对无线体域网(WBANs)多体征参数的时变性、非线性和强相关性等特征,为有效提高医疗监测系统对病人生理变化预警的正确率,提出面向体域网的数据融合算法.采用模糊神经网络(FNN)建立数据融合决策模型,同时应用改进的粒子群优化(PSO)算法对模糊系统参数进行寻优.通过PhysioBank数据库中重症监护室真实数据进行网络训练与测试,测试结果表明:数据融合模型能够有效处理复杂的生理参数,同时取得了高检出率与低误报警率.