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公开(公告)号：CN103326791B
公开(公告)日：2015-08-05
申请号：CN201310181774.4
申请日：2013-05-16
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02D70/124 , Y02D70/14 , Y02D70/48
Abstract: 本发明涉及一种基于超声波无线传感器网络(UWSN)的用于远程医疗的生理数据收集方法。本发明中，生理数据通过超声波无线传感器网络收集。超声波无线传感器网络由传感器和Sink节点组成，传感器和Sink节点通过超声波通信。传感器首先在预先设定的频谱范围内将连接请求通过一定的路由策略发送给Sink节点。由Sink节点生成确认回复，并返回给该传感器节点，生成连接。传感器节点将采集到的生理参数发送给Sink节点。Sink节点判断该数据的合法性，如合法，缓存该数据；如不合法，则激活此传感器附近检测相同参数的处于休眠状态的冗余节点，以获取合法数据。进而将数据应用于远程医疗系统。本发明传输性能良好，对人体无有害影响，网络生存时间长，节能环保。
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公开(公告)号：CN103236953A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201210424554.5
申请日：2012-10-30
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于模糊时间序列预测模型的IP承载网性能指标主动监控方法，属于电信网络管理领域，实现方法的步骤包括：性能指标序列不合理数据清洗；性能指标序列缺失数据填补；性能指标数据预测模型建立；性能指标数据预测时间粒度配置；主动告警基线生成；主动告警机制设计与实现，告警信息主动推送。确定指标体系和采集粒度，预测粒度，开始对性能指标数据进行预处理，走势预测和主动告警判断。使用Fuzzy ARIMA模型来实现IP承载网性能指标数据的预测，预测结果贴合度较高，满足预测要求，具有一定的性能管理意义。同时系统有更大的灵活性和更高的效率，实现了预测与主动告警的分离，还可以根据需要来配置预测指标的时间粒度。
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公开(公告)号：CN103326791A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310181774.4
申请日：2013-05-16
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: Y02D70/124 , Y02D70/14 , Y02D70/48
Abstract: 本发明涉及一种基于超声波无线传感器网络(UWSN)的用于远程医疗的生理数据收集方法。本发明中，生理数据通过超声波无线传感器网络收集。超声波无线传感器网络由传感器和Sink节点组成，传感器和Sink节点通过超声波通信。传感器首先在预先设定的频谱范围内将连接请求通过一定的路由策略发送给Sink节点。由Sink节点生成确认回复，并返回给该传感器节点，生成连接。传感器节点将采集到的生理参数发送给Sink节点。Sink节点判断该数据的合法性，如合法，缓存该数据；如不合法，则激活此传感器附近检测相同参数的处于休眠状态的冗余节点，以获取合法数据。进而将数据应用于远程医疗系统。本发明传输性能良好，对人体无有害影响，网络生存时间长，节能环保。
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