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一种基于投票集成学习的心电数据智能分类方法
- 专利权人:
- 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
- 发明人:
- 王迪,武鲁,葛菁,赵志刚,霍吉东,李响,李娜
- 申请号：
- CN201911395467.X
- 公开号：
- CN111000553A
- 申请日:
- 2019.30.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2020
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明的基于投票集成学习的心电数据智能分类方法,其特征在于,通过以下步骤来实现:a).数据预处理;b).建立logistic回归模型;c).建立决策树模型;d).建立一个支持向量机;e).建立朴素贝叶斯模型;f).建立神经元模型;g).建立k邻近模型;h).模型集成,最终获得一个正确率不低于80%的模型,效果优于步骤b)至步骤g)中建立的单个模型。本发明的心电数据智能分类方法,首先从ccdd中获取足够数量的数据,将其分为训练集和测试集,然后建立各类模型,最后,获得一个正确率不低于80%的模型,可实现对“正常、房颤、房性早搏、偶发房性早搏、频发房性早搏、房性心动过速、房颤伴快速心室率”进行智能识别分类,实现心血管疾病的早发现、早治疗。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
