An expert fitness diagnosis system based on elastic cloud computing.
An expert fitness diagnosis system based on elastic cloud computing.
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DOI：
10.1155/2014/981207
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发表时间：
2014
影响因子：
--
通讯作者：
Wu CC
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Tseng KC;Wu CC
提出了一种基于云计算的专家诊断系统。它基于监督机器学习技术对用户的健康水平进行分类。该系统能够根据用户的生理数据（如年龄，性别和体重指数（BMI））进行学习和定制诊断。此外，本文还提出了一种基于泊松分布的弹性计算资源动态分配算法。它根据过去观察的指数移动平均值预测未来所需的资源。实验结果表明，朴素贝叶斯分类器的分类准确率最高（90.8%），弹性算法能够准确地捕捉互联网请求的变化趋势，从而分配相应的计算资源，保证服务质量。
This paper presents an expert diagnosis system based on cloud computing. It classifies a user's fitness level based on supervised machine learning techniques. This system is able to learn and make customized diagnoses according to the user's physiological data, such as age, gender, and body mass index (BMI). In addition, an elastic algorithm based on Poisson distribution is presented to allocate computation resources dynamically. It predicts the required resources in the future according to the exponential moving average of past observations. The experimental results show that Naïve Bayes is the best classifier with the highest accuracy (90.8%) and that the elastic algorithm is able to capture tightly the trend of requests generated from the Internet and thus assign corresponding computation resources to ensure the quality of service.
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通讯作者：
Bortz, WM