通过低氧实验提出一种快速识别人体低氧状态的方法.通过搭建深层神经网络训练实验数据识别氧气体积分数(16%~21%)与人体可耐受极端低氧气体积分数(15.5%~16%)条件下光电容积脉搏波(photoplethysmography, PPG)信号, 获得人体生理状态的模式识别网络.经测试该网络的识别正确率可达92.8%.利用混淆矩阵及接受者操作性能(receiver operating characteristic, ROC)曲线分析, 混淆矩阵的训练集、验证集、测试集、全集识别正确率分别达到97.9%、94.8%、92.8%和96.3%, AUC (area under curve)值接近1, 认为该网络分类性能优良, 并且可在4 s内完成整个识别过程

生产过程的大型化和复杂化，操作条件要求更加严格，各变量之间的关系更加复杂，对生产、质量、安全、环保的更高要求。出现了许多简单调节系统不能胜任控制任务。复杂调节系统是以简单系统为基础的结构或算法上更为先进的控制方法

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一、 测量误差与仪表准确度 （一）指示仪表的误差 任何仪表在测量时都存在误差， AX —— 指示值，A0 —— 真值 1. 基本误差：仪表本身固有的，由结构及制造工艺决定的