针对您提出的主题，以下是更详细且具有创新性的EI拟题建议：

1. **基于动态时间扭曲与K-means聚类算法的智能穿戴设备疲劳监测系统研究**
   - 探讨如何利用动态时间扭曲（Dynamic Time Warping, DTW）和改进的K-means算法进行多维度生理信号分析，实现对用户疲劳状态的精准监测。

2. **轻量化卷积神经网络在可穿戴设备上的疲劳监测与实时识别应用**
   - 研究基于轻量化卷积神经网络（Lightweight Convolutional Neural Network）的设计和优化技术，以适应低功耗、高性能的可穿戴设备，在保证准确性的前提下实现疲劳状态的实时检测。

3. **融合时序注意力机制与循环神经网络的智能穿戴式疲劳识别模型设计**
   - 提出一种创新的融合时序注意力（Temporal Attention Mechanism）和循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的方法，以增强对连续生理信号的时间序列分析能力，实现更精准、个性化的疲劳监测。

4. **基于多模态生物特征的智能穿戴设备疲劳状态评估算法研究**
   - 探索将多种生物特征数据（如心率、血氧水平、运动加速度等）融合到一个综合模型中，通过深度学习技术，提高疲劳监测系统的鲁棒性和泛化能力。

5. **适用于工业4.0环境下的智能穿戴设备：基于模式识别的工人疲劳监控系统**
   - 研究面向智能制造环境下的可穿戴技术应用，结合机器学习和计算机视觉算法，开发针对工厂员工长时间工作引起的生理和行为变化监测系统。

以上题目不仅关注算法层面的研究与优化，同时也考虑了实际应用场景的需求，旨在推动智能穿戴设备在疲劳监测领域的技术创新和发展。

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