Système de diagnostic du stress en ligne - Évaluer le stress individuel à l'aide de calculs de raisonnement flous basés sur des cas

by Canovas Valles, Francisco
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Description

Le présent travail vise à diagnostiquer et à classer le stress individuel en utilisant une architecture client-serveur en ligne où le raisonnement basé sur les cas (CBR) et les méthodes de logique floue sont mis en oeuvre du côté serveur. Des études récentes montrent que le stress peut causer des problèmes de santé, et plusieurs études cliniques indiquent qu'il est possible de mesurer le niveau de stress d'un patient grâce à la température de ses doigts. Par conséquent, le but principal de ce livre est de déterminer le niveau de stress individuel en utilisant un dispositif matériel spécial qui enregistre la température des doigts. Ensuite, les données enregistrées sont envoyées au serveur afin d'être comparées à 39 cas types stockés dans la bibliothèque de cas, déjà diagnostiqués et classés par un clinicien expert. La CBR et la similarité floue renvoient les cas les plus proches selon une procédure d'appariement qui tient compte de plusieurs caractéristiques (évolution de la température, sexe, température ambiante...). D'autres méthodes de recherche disponibles, comme la distance euclidienne ou la matrice de similarité, ont également été évaluées de manière exhaustive, la similarité floue s'avérant la plus précise. Tout est regroupé sous une interface graphique intuitive et très utilisable, facilement accessible pour les patients et les cliniciens.

Contributors

Author:
Canovas Valles, Francisco

Further information

Biography Artist:
Canovas Valles, Francisco
Olga (BA en linguistique et MSc en eCommerce) et Francisco (BSc en informatique, MSc en Software Engeeniering et MSc en eCommerce) travaillent actuellement pour des entreprises leaders dans le secteur informatique, tandis que Zaneta (MSc en eCommerce et Master en relations économiques internationales) travaille comme journaliste pour la télévision nationale.
Language:
French
Number of Pages:
64
Media Type:
Softcover
Publisher:
Editions Notre Savoir

Master Data

Product Type:
Paperback book
GTIN:
09786203395112
DUIN:
M2TUEUCDM48
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