In e-Asthma, eDiab and SmartFit app

In e-Asthma, eDiab and SmartFit applications modules
for data processing and support decision-making have been
applied. In these modules some techniques known from
system analysis are used: data fusion, features extraction and
selection, data clustering, systems identification and modeling,
change detection, prediction, classification, statistical
interference. Efficient fusion of specified methods allows to
obtain applications’ functionalities which are described in the
previous section.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน e โรคหอบหืด, ediab และ smartfit โมดูลการใช้งาน
สำหรับการประมวลผลข้อมูลและการสนับสนุนการตัดสินใจได้
นำมาประยุกต์ใช้ ในโมดูลเหล่านี้เทคนิคบางอย่างที่รู้จักจากการวิเคราะห์ระบบ
มีการใช้ข้อมูล, ฟิวชั่นการสกัดคุณลักษณะและการเลือก
การจัดกลุ่มข้อมูลประจำตัวประชาชนระบบและการสร้างแบบจำลองการตรวจจับการเปลี่ยนแปลง
การทำนายการจำแนกทางสถิติการแทรกแซง
ฟิวชั่นที่มีประสิทธิภาพของวิธีการที่กำหนดไว้จะช่วยให้ได้รับฟังก์ชันการทำงาน
การใช้งานซึ่งจะอธิบายไว้ในส่วนก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในโรคหอบ หืด e, eDiab และ SmartFit ใช้งานโมดูล
มีการตัดสินใจสำหรับการประมวลผลข้อมูลและสนับสนุน
ใช้ ในโมดูลเหล่านี้บางเทคนิคที่รู้จักกันจาก
ใช้วิเคราะห์ระบบ: ข้อมูลฟิวชั่น สกัดคุณลักษณะ และ
เลือก คลัสเตอร์ข้อมูล ระบบการรหัส และสร้าง โมเดล,
เปลี่ยน ประเภท สถิติ ทำนาย ตรวจหา
รบกวน ผสมผสานประสิทธิภาพของวิธีการระบุอนุญาตให้
รับฟังก์ชันของโปรแกรมประยุกต์ที่อธิบายไว้ใน
ส่วนก่อนหน้านี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ใน e - โรคหอบหืด ediab smartfit แอปพลิเคชันและโมดูล
ซึ่งจะช่วยในการประมวลผลข้อมูลและการสนับสนุนการตัดสินใจทำให้มีการใช้
ในโมดูลเหล่านี้เทคนิคบางอย่างที่มีชื่อเสียงจากการวิเคราะห์
ระบบจะใช้การผสมผสานข้อมูลคุณสมบัติการขุดเจาะและ
ทางเลือกระบบคลัสเตอร์ซึ่งช่วยป้องกันข้อมูลระบบและการระบุตัวตนการสร้างแบบจำลอง
เปลี่ยนการตรวจจับการทำนายการแบ่ง ประเภท ข้อมูลทางสถิติ
ซึ่งจะช่วยลดสัญญาณรบกวนการผสมผสานอย่างมี ประสิทธิภาพ ของวิธีการที่ช่วยให้
ซึ่งจะช่วยได้รับการใช้งานของแอปพลิเคชันที่ได้รับการอธิบายใน
ซึ่งจะช่วยก่อนหน้าส่วนที่