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

地球上的每一种昆虫都占有适合其生存、繁衍后 代的空间和领地,都有一定的地理分布范围。 分布于同一个地理范围内的种常在食物、生活规 律、生栖环境、生态信息等方面具有区别于与它种的 特征。 这类地理分布格局和特征的形成,除与起源和进 化历程有关外,还和地球板块的运动、物种所在地的 气候、地理及植物群落的变化有关

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