The prime purpose of this project is to develop a portable cardiac abnormality monitoring device which can drastically improvise the quality of the monitoring and the overall safety of the device. While a generic, low cost, wearable battery powered device for such applications may not yield sufficient performance, such devices combined with the capabilities of Artificial Neural Network algorithms can however, prove to be as competent as high end flexible and wearable monitoring devices fabricated using advanced manufacturing technologies. This paper evaluates the feasibility of the Levenberg-Marquardt ANN algorithm for use in any generic low power wearable devices implemented either as a pure real-time embedded system or as an IoT device capable of uploading the monitored readings to the cloud.


翻译:本项目的主要目的是开发一种便携式的心脏异常监测设备,可以大幅提高监测质量和整个设备的安全性。虽然对于此类应用而言,通用的、低成本、可穿戴的电池供电设备可能无法产生足够的性能,但是结合人工神经网络算法的能力,这样的设备可以证明与使用高端的柔性和可穿戴监测设备,这些设备使用先进制造技术制造的监测设备是同样有竞争力的。本文评估了Levenberg-Marquardt人工神经网络算法在任何通用低功耗可穿戴设备中的可行性,这些设备可以作为纯实时嵌入式系统或可上传监测读数到云端的物联网设备实现。

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人工神经网络(Artificial Neural Network,即ANN),它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象,建立某种简单模型,按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型,由大量的节点(或称神经元)之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数,称为激励函数(activation function)。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值,称之为权重,这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式,权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近,也可能是对一种逻辑策略的表达。
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