基于模糊隶属度与支持向量机心律失常分类模型

来源 :蚌埠医学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:hw565656
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
目的:基于心电信号波形特点,运用模糊隶属度与支持向量机技术,探索实现心律失常自动分类的方法。方法:对MIT.BIH心律失常标准数据库的心电信号预处理,识别并定位QRS波;以QRS波为核心,利用心电信号波形相似性进行心电信号聚类;心电信号提取特征参数并模糊化,构建心律失常特征参数集;利用支持向量机技术建立心律失常分类器。结果:通过MIT-BIH心律失常标准数据库检验分类效果,总体准确率达到97.2%。结论:对MIT-BIH心律失常标准数据库的。0电信号具有较高的分类准确率和较好的实用性。
其他文献
目的:观察三磷腺苷(ATP)对全身麻醉(全麻)苏醒拔管期心血管反应的影响。方法:选择ASAⅠ~Ⅱ级全麻手术患者40例,随机分为观察组和对照组,每组各20例。观察组于术毕拔管前5 min缓慢静
传统财务成本管理模式主要是经济业务发生后,按照各类经济业务合同及实际发生情况开具相应票据,进行财务记帐、结算,"事后"核算反映企业经营成果和现金流量等情况,这些数据往
为解决设计模式演化后难以挖掘的问题,提出引入特征规则的设计模式变体挖掘方法。通过逆向工程中的大类图拆分方法获取设计模式参与者角色及关系,根据设计模式指导的软件分簇