《表1 数据分类示例：B/S+C/S架构和KNN算法的远程体温监护系统》

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《B/S+C/S架构和KNN算法的远程体温监护系统》

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针对系统中采集节点数据的特征，单个节点中4个温度传感器的测量值作为一组输入，输出结果为数据分类后的类别，1代表正常数据，-1代表干扰数据。本设计在数据服务器端加入KNN分类算法，实时对接收到的节点数据进行判别，若分类器的分类结果为1，则继续进行下一步的处理和存储，若分类结果为-1，则将数据直接舍弃，等待下一次测量。数据分类示例如表1所列。