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第33卷第16期电子设计工程2025年8月
Vol.33No.16ElectronicDesignEngineeringAug.2025
融合ML与边缘计算的健康云数据检测分析技术研究
叶青
(空军军医大学教研保障中心,陕西西安710032)
摘要:为提升对健康云数据的分析能力,预测分析人群的健康趋势,文中提出了一种融合机器学习
(MachineLearning,ML)与边缘计算的健康云数据检测分析技术。该技术从边缘计算出发,减少了
数据传输的延迟,从而提高系统的处理效率。在算法设计中,通过高维数据空间的相似性度量函
数对线性判别分析技术进行改进,并且引入GWO对ELM的参数设置进行优化,构建了一种基于融
合机器学习的健康检测算法。改进后的线性判别分析技术能够有效地对原始数据进行降维,而
GWO的加入也提高了ELM的识别准确率。实验结果表明,所提算法在健康趋势检测中表现良好,
准确率达97.86%。
关键词:健康云数据检测;机器学习;边缘计算;ELM;GWO
中图分类号:TN929.5;TP393.09文献标识码:A文章编号:1674-6236(2025)16-0169-04
DOI:10.14022/j.issn1674-6236.2025.16.036
ResearchonhealthclouddatadetectionandanalysistechnologyintegratingMachine
Learningandedgecomputing
YEQing
(TeachingandResearchSupportCenter,AirForceMedicalUniversity,Xi’an710032,China)
Abstract:Inordertoimprovetheanalysisabilityofhealthclouddataandpredictandanalyzethehealth
trendofthepopulation,thispaperproposesahealthclouddatadetectionandanalysistechnologythat
combinesMachineLearning(ML)andedgecomputing.Startingfromedgecomputing,thistechnology
reducesthedelayofdatatransmission,thusimprovingtheprocessingefficiencyofthesystem.Inthe
algorithmdesign,lineardiscriminantanalysistechnologywasimprovedbyutilizingthesimilarity
measurementfunctionofhigh⁃dimensionaldataspace,andGWOwasintroducedtooptimizetheparameter
settingsofELM.Ahealthdetectionalgorithmbasedonfusionmachinelearningwasproposed.The
improvedlineardiscriminantanalysistechnologycaneffectivelyreducethedimensionalityoftheoriginal
data,andtheadditionofGWOalsoimprovestherecognitionaccuracyofELM.Theexperimentalresults
showthattheproposedalgorithmperformswellinhealtht
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