Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 112,298,152
Proactive Remote Healthcare Based on Machine Learning Algorthims.
Chủ biên:
Trương Thị Bích Thanh;
Đồng tác giả:
Nơi xuất bản:
Lambert Academic Publishing;
Mã số:
chua co ;
Năm XB:
2019
Số lượng XB
:
;
Số lần tái bản
:
;
Lĩnh vực
:
Khoa học công nghệ
TÓM TẮT
With the development of technology and information, there are more and more opportunities and challenges for healthcare and assistance services for disabled people as well as the elderly. In this context, this Ph.D work proposes and demonstrates a new solution for home monitoring. Our approach is based on the idea that existing home automation and multimedia services provide some relevant information to be used as available sensors for remote monitoring. Through the analysis of user habits, our work includes two steps. In the first step, we automate a scenario identification, based on a combination of data mining, AI, graph theory and operational research algorithms to offer scenarios self adapting to user capabilities, while facilitating user access to the services. In the second step, this sensor information is used for alert management based on the anomaly detection, meaning a deviation of usual habits. These two steps provide a low level and non-intrusive personal monitoring while giving people more autonomy and confidence in their environments. A simulation model is developed in a first stage for the generation of user database without waiting for months monitoring user activities. These simulation data allow us to develop, tune and evaluate different aspects of our approach, before being applied in real context. Then an experimentation through the IR records is realized to monitor the user activities. The results of these real data allow us to evaluate the performance as well as the efficiency of our solution.
ABSTRACT
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn