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一种基于残差网络的一维心电数据分类方法
- 专利权人:
- 中北大学
- 发明人:
- 臧俊斌,薛晨阳,张志东,李波,王巨亮,刘丹
- 申请号：
- CN202210429753.9
- 公开号：
- CN114692698A
- 申请日:
- 2022.04.22
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2022
- 代理人:
- 摘要：
- 本申请涉及计算机领域，具体提供了一种基于残差网络的一维心电数据分类方法，该方法包括如下步骤：S1，获取心电数据并对其进行预处理；S2，构建网络模型；S3，对构建的网络模型进行训练和测试；S4，使用测试好的网络模型对心电数据进行分类。步骤S2构建的网络模型包括卷积层+BN层+ReLU激活函数+全局最大池化层、RE1.1残差模块、RE2残差模块、全局平均池化层+全连接层，具体地，本发明对残差网络进行了改进，在残差块的使用上仅使用了RE1.1，去掉了原始网络中的RE1.2，并在RE1.1后直接连接上了RE2进行特征数与通道数的同步融合，最后通过全连接层进行特征拉平并进行SoftMax分类。本发明方法对多类别心电数据的分类准确率较高，且训练与测试所需时间较短。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
