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连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导

一、学科平台课程 1《电路原理》 2《电路原理实验》 3《模拟电子技术基础》 4《模拟电子技术基础实验》 5《数字电子技术基础》 6《数字电子技术基础实验》 二、专业课程 1《C 语言程序设计》 2《信号与系统 B》 3《微机原理与接口技术 B》 4《微机原理与接口技术实验》 5《电机原理及拖动基础》 6《检测技术与仪表》 7《自动控制原理 A》 8《电力电子技术》 9《过程控制》 10《过程控制专题实验》 11《运动控制》 12《运动控制专题实验》 13《电气控制技术》 14《电气控制技术实验》 三、个性化发展课程 1《控制系统仿真》 2《控制系统仿真实验》 3《现代控制理论》 4《计算机控制技术》 5《计算机控制技术实验》 6《嵌入式系统原理与应用 B》 7《嵌入式系统原理与应用 B 实验》 8《单片机技术及应用》 9《EDA 技术及应用》 10《EDA 技术及应用设计》 11《科技论文写作》 12《专业英语》 13《电气识图与 AUTOCAD 设计》 14《工控组态软件及应用》 15《工业控制网络与通信》 16《系统建模与辨识》 17《系统工程导论》 18《人工智能》 19《机器学习与模式识别》 20《智能传感器网络及应用》 21《智能控制理论及应用》 22《机器人控制技术及应用》 四、实践环节课程 1《高级语言编程综合训练》 2《电子工艺实习》 3《电子技术课程设计》 4《工程技术基础实训》 5《单片机课程设计》 6《嵌入式系统综合设计》 7《控制系统综合实训》 8《自动化工程实践》 9《毕业设计》

基于语义角色分析，提出了一种三元组涉恐事件实体属性抽取方法，为网络空间涉恐活动的监测及预警提供技术支持。首先，基于西北政法大学“反恐怖主义信息网”文本语料数据进行数据采集和清洗等预处理工作，采用朴素贝叶斯文本分类算法识别涉恐事件文本，并采用关键词提取算法TF-IDF（Term frequency-inverse document frequency，词频-逆文档频率）构建涉恐专有词库，结合自然语言处理技术构建带词性的涉恐专有词库。然后通过语义角色分析、句法依存分析，提取了主语谓语宾语关系、定语后置动宾关系、人名//地名//机构和介宾关系主谓动补4类涉恐三元组结构。最后，利用正则表达式及带词性的涉恐专有名词分析，在4类三元组短文本中提取出恐怖事件发生时间、发生地点、伤亡情况、攻击方式、武器类型和恐怖组织6类实体属性。对采集的4221篇文章数据进行实验分析，6类实体属性抽取的测评结果F1值均超过80%，对网络空间的涉恐事件监测及预警，维护社会公共安全具有重要现实意义

融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

学科基础课平台必修课 《高等数学 A1》 《高等数学 A2》 《大学物理 A1》 《C++程序设计》 《C++程序设计实验》 《C++程序设计实训》 《线性代数》 《概率论与数理统计 B》 《离散数学Ⅰ》 《计算机组成原理 I》 《数据结构 I》 《数据结构 I 实验》 《计算机网络原理Ⅰ》 《操作系统Ⅰ》 《数字通信原理》 学科基础课平台选修课 《数字逻辑》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实验》 《管理信息系统》 《管理信息系统实训》 《数据库原理 A》 《人工智能导论》 《生理学 E》 《卫生统计学 B》 《流行病学 B》 《外科学总论 B》 《诊断学 D》（临床医学概要） 《诊断学 D》(临床医学概要） 《诊断学 D》 《编译原理》 《传感器技术及应用》 专业课平台必修课 《计算机类认识实习》 《医信工程生产实习》 《医信工程毕业实习》 《医信工程毕业设计（论文）I》 《医信工程毕业设计（论文）II》 《医学信息工程导论》 《生物信息学导论》 《生物医学信号处理》 《生物医学信号处理实验》 《数字图像处理 A》 专业课平台选修课 《软件工程概论 A》 《医学信息系统》 《现代病案信息管理》 《医学决策支持系统》 《智能医疗》 《智能医疗》实验 《数据挖掘》 《数据挖掘》实验 《大数据与深度学习》

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目 录 1学科基础平台必修课 《数学分析》 《高等代数与解析几何》 《概率论与数理统计 A》 《概率论与数理统计》 《大学物理 A1》 《大学物理 A2》 2．学科基础平台选修课 《物理实验》 《数学规划基础》 《信息与计算科学专业导论》 《统计学》 《统计学实验》课程实验 《离散数学》 《C++程序设计 A》 《C++程序设计实验 A》 3．专业课平台必修课 《数值分析 A》 《数值分析》 《数值分析 A 实验》 《数学建模》 《数学建模实践》 《数据库原理 A》 《数据结构与算法分析》 《信计专业毕业实习》 《信息与计算科学专业毕业设计（论文）》 4专业课平台选修课 《常微分方程》 《多元统计分析》 《数学物理方程》 《实变函数与泛函分析》 《复变函数与积分变换》 《组合与图论》 《运筹学》 《运筹学基础及应用》 《数值最优化》 《微分方程数值解》 《控制理论基础》 《Oracle 高级数据库开发设计》 《大数据与深度学习》 《Python 程序设计》 《R 语言》 《算法分析与设计》 《操作系统》 《计算机网络原理Ⅰ》 《Java 程序设计》 《Java 程序设计实训》 《ASPNET 程序设计》 《web 前端开发》 《web 前端开发》程序设计 《软件开发实践》

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