Resumen

Con la revolución en la infraestructura inteligente en el pasado reciente, el sistema de salud inteligente ha recibido una atención considerablemente mayor. La actualización continua de medidores de electricidad a dispositivos eléctricos inteligentes ha abierto un nuevo mercado de servicios de análisis de datos inteligentes, brindando ayuda a los sistemas de atención médica. Este documento presenta un marco unificado para extraer patrones de comportamiento del usuario a partir de datos de medidores de electricidad inteligentes basados en el hogar. La estructura permite la exploración e integración del algoritmo de crecimiento de patrones frecuentes para la minería de patrones y la aplicación de una variedad de algoritmos de aprendizaje automático para categorizar las actividades en clases etiquetadas manualmente, junto con la implementación del método Factor Local de Atípicos para la detección de un patrón anormal de los habitantes de casas inteligentes. Para evaluar el marco propuesto, el trabajo se implementa en el conjunto de datos de electricidad inteligente del Reino Unido al separar los datos en cuatro archivos de datos distintos destinados a los

• Materias:Programación centralizada Dispositivos móviles Redes heterogéneas Cooperación de retransmisión Antenas inteligentes
• Subjects:Centralized scheduling Mobile devices Heterogeneous networks Relay cooperation Smart antennas
• Palabras claves:Revolución; Infraestructura inteligente; Sistema sanitario; Contadores eléctricos; Análisis de datos; Aprendizaje automático
• Keywords:Revolution; Smart infrastructure; Healthcare system; Electricity meters; Data analysis; Machine learning