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基于小波神经网络的呼吸运动预测研究的任务书
任务书
一、选题背景
随着现代化生活方式的普及，人类面临着新的健康问题，其中呼吸运动异常已成为一大健康问题，它涵盖了诸多有害的生理变化，如低氧血症、心脏病和呼吸困难等严重疾病。因此，呼吸运动预测问题的解决变得愈来愈重要。目前，与呼吸运动相关的预测方法主要采用小波神经网络模型进行预测，有效地解决了各种疾病与呼吸运动异常之间的关联。小波神经网络，可以对微小运动进行精确预测，并且有很好的鲁棒性和扩展性，可以适用于多种疾病的研究。但是，现有的研究中仍然存在缺乏标准化算法、缺乏有效的小波变换系数、缺乏运动预测前的数据清洗等问题，阻碍了该领域的进一步发展。
二、研究目的
本研究旨在通过小波神经网络模型对呼吸运动进行精确预测，并找到合适的算法来完成数据处理和预测模型的建立。最终结果将为呼吸运动异常研究提供有效的数据手段。
三、研究内容
1.对小波变换及小波神经网络的相关理论进行深入研究，了解其基本概念和计算方法。
2.收集呼吸运动的数据，进行数据预处理，包括数据清洗、滤波、去趋势等操作，以确保后续的预测分析不受干扰。
3.应用小波神经网络算法在处理预处理过的数据上进行训练和测试，确定合适的网络结构。
4.根据网络的训练结果，测试并分析预测模型的准确性和稳定性。
5.比较本研究使用的小波神经网络模型与其他预测方法的优劣性。
四、研究方法
1.理论研究法：深入研究小波变换、小波神经网络的相关理论，确定其基本概念和计算方法。
2.实验研究法：收集呼吸运动数据进行预处理，测试小波神经网络模型的可行性和有效性。
3.统计分析法：对预处理后的数据进行统计分析和计算，评估预测模型的准确性和稳定性。
五、研究时间计划
第一年
1.确定研究计划，收集研究资料，阅读相关文献。
2.学习小波变换，尝试对呼吸运动数据进行小波变换处理及研究。
第二年
1.对预处理后的呼吸运动数据建立小波神经网络模型，进行训练和测试。
2.评估小波神经网络模型预测效果。
第三年
1.根据实验结果和文献调研，优化小波神经网络模型和算法。
2.撰写研究成果，准备发表论文。
六、预期研究结果
1.精确预测呼吸运动数据，提高疾病的诊断率。
2.提出有效的小波神经网络模型算法，为今后相关领域研究提供参考。
3.发表相关学术论文，为呼吸运动异常领域提供新思路和研究方法。
七、研究经费
1.资金来源：本研究资金来源于学校科研计划，资金总额为20万元。
2.资金用途：研究所需的设备购置和实验经费等。
八、参考文献
1.WangS,LiangY,ZhangL,etal.Wavelet-basedfeatureextractionandmachinelearningforrespiratorymotionmodelingin4DCT[C]//2016IEEEInternationalSymposiumonBiomedicalImaging(ISBI).IEEE,2016:763-767.
2.ZhangJ,LiL,SunY,etal.Comparativestudyondifferentsignaldecompositionmethodsincomputingheartratevariabilitybasedonspectralanalysis[J].Journalofmedicalandbiologicalengineering,2016:1-12.
3.ZhangY,LiuY,MuW,etal.Real-timerespiratorymotionpredictioninimage-guidedradiationtherapy[J].Medicalphysics,2016,43(2):693-704.