Two representative neural networks,

Two representative neural networks,a radial basis function network (RBFN) and a generalized regression neural network (GRNN), were employed as energy expenditure regression (EER) model for performance comparisons. Power Efficiency through Activity Recognition (PEAR) framework has been presented using an ECG-based body sensor network addressing real-world challenges in continuously monitoring physiological signals [95].

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สองตัวแทนเครือข่ายประสาท เครือข่ายฟังก์ชันฐานรัศมี (RBFN) และเครือข่ายประสาทถดถอยทั่วไป (GRNN), ถูกจ้างเป็นแบบจำลองถดถอย (EER รายจ่ายพลังงานสำหรับเปรียบเทียบประสิทธิภาพ ประหยัดพลังงานผ่านกิจกรรมการรับรู้ (ลูกแพร์) กรอบได้ถูกนำเสนอโดยใช้เครือข่ายเซ็นเซอร์ ECG ตามร่างกายการจัดการกับความท้าทายจริงอย่างต่อเนื่องตรวจสอบสัญญาณทางสรีรวิทยา [95]

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

สองเครือข่ายประสาทตัวแทนเครือข่ายฟังก์ชั่นพื้นฐานรัศมี (RBFN) และการถดถอยทั่วไปเครือข่ายประสาท (GRNN) ถูกจ้างมาเป็นค่าใช้จ่ายพลังงานถดถอย (EER) รุ่นสำหรับการเปรียบเทียบผลการดำเนินงาน ประสิทธิภาพพลังงานผ่านกิจกรรมการรับรู้กรอบ (แพร์) ได้รับการเสนอใช้คลื่นไฟฟ้าหัวใจตามร่างกายเซ็นเซอร์เครือข่ายการแก้ปัญหาจริงของโลกในการตรวจสอบอย่างต่อเนื่องสัญญาณทางสรีรวิทยา [95]

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สองตัวแทนเครือข่ายประสาท เป็นรัศมีพื้นฐานการทำงานของเครือข่าย ( rbfn ) และการถดถอยแบบโครงข่ายประสาทเทียม ( grnn ) กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในการวิจัยเป็นขั้นตอนการใช้พลังงาน ( EER ) รูปแบบการเปรียบเทียบสมรรถนะ ประสิทธิภาพการใช้พลังงานผ่านการรับรู้กิจกรรม ( ลูกแพร์ ) ได้เสนอกรอบการใช้คลื่นไฟฟ้าหัวใจร่างกายเครือข่ายเซ็นเซอร์ที่อยู่ความท้าทายโลกแห่งความจริงในการตรวจสอบอย่างต่อเนื่อง สัญญาณทางสรีรวิทยา [ 95 ] ตาม