1、本論文將對實驗室的一個研究項目嬰幼兒睡眠監(jiān)控系統(tǒng)進行介紹，本系統(tǒng)通過物聯(lián)網技術實時收集各類睡眠數(shù)據，以數(shù)據挖掘算法為核心實時分析嬰幼兒行為和狀態(tài)，并將提醒信息和分析結果實時推送給用戶。作為人體的基本生理需要，睡眠的好壞直接影響到嬰幼兒生長發(fā)育。目前國內外市面上的嬰幼兒睡眠監(jiān)控系統(tǒng)都存在一系列問題：使用范圍小、數(shù)據無法保存、過于依靠人工、用戶隱私不能保證以及費用高昂。因此，研究開發(fā)一款成本低、實時性高，實用性強的嬰幼兒睡眠監(jiān)控系統(tǒng)迫在眉睫

2、。
　　論文以實現(xiàn)嬰幼兒睡眠智能監(jiān)控系統(tǒng)為研究課題，重點對其中使用的核心算法支持向量機進行了研究，同時也將對整個項目進行介紹。論文的具體結構如下：
　　首先是介紹嬰幼兒睡眠智能監(jiān)控系統(tǒng)中用到的算法-支持向量機算法的理論基礎，主要從線性可分過渡到線性不可分以及非線性可分的情況闡述了算法的基本原理，并且對算法目前的實際應用進行了部分介紹。
　　之后對算法中的難點，二次規(guī)劃求解問題和多分類問題進行了說明，通過對實際算法的結果

3、比對并綜合項目本身的特殊性，嬰幼兒睡眠監(jiān)控系統(tǒng)中二次規(guī)劃求解問題使用了序列最小化算法，而多分類方法使用的是一對一算法。
　　然后論文介紹了項目中如何收集壓力數(shù)據，以及使用支持向量機算法通過幾組不同的實驗來處理嬰幼兒睡眠監(jiān)控中收集到的壓力數(shù)據，通過在這些數(shù)據上訓練和分類的結果進行比對，驗證了支持向量機算法在實現(xiàn)嬰幼兒睡眠姿勢的判斷的可行性，也證明了該系統(tǒng)的可行性。
　　論文的最后部分總結前面討論的理論算法和系統(tǒng)結構，對使用支持