【摘 要】
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为了提高心拍识别的准确率,对心拍识别的分类算法进行了研究,提出基于核主元分析和支持向量机(KPCA-SVM)的心拍分类算法.该算法采用核函数对心拍的特征进行高维变换形成核矩阵;在高维空间下对心拍核矩阵进行主元分析,实现降维与去噪.最后,使用线性支持向量机分类器对降维和去噪后的核矩阵进行分类.为了评估提出算法的有效性,在MIT-BIH-AHA数据集上与核支持向量机及BP(Back Propagati
【机 构】
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吉林大学 通信工程学院,吉林长春130012 吉林大学 通信工程学院,吉林长春130012;吉林大
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为了提高心拍识别的准确率,对心拍识别的分类算法进行了研究,提出基于核主元分析和支持向量机(KPCA-SVM)的心拍分类算法.该算法采用核函数对心拍的特征进行高维变换形成核矩阵;在高维空间下对心拍核矩阵进行主元分析,实现降维与去噪.最后,使用线性支持向量机分类器对降维和去噪后的核矩阵进行分类.为了评估提出算法的有效性,在MIT-BIH-AHA数据集上与核支持向量机及BP(Back Propagation)、径向基函数(RBF)、学习矢量量化(LVQ)等神经网络方法展开对比.实验结果表明:核主元分析可以将核支持向量机的分类准确率提高1.16％,达到了95.98％,且识别准确率高于神经网络方法.得到的结果验证了提出的方法可以有效提高心拍识别的准确率.
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