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一种基于LSTM的心冲击信号自动多分类识别方法
- 专利权人:
- 桂林电子科技大学
- 发明人:
- 王子民,曾利,蒙玉洪,王钰萌,覃军焱,蓝如师,刘振丙
- 申请号：
- CN201910846195.4
- 公开号：
- CN110427924A
- 申请日:
- 2019.09.09
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明公开了一种基于LSTM的心冲击信号自动多分类识别方法,步骤为:获取数据集训练样本;采用小波阈值去噪的方法对获得的数据集训练样本进行预处理,得到纯净的心冲击信号;对得到的心冲击信号配合自适应阈值完成IJK波的定位,得到心冲击信号的心拍截取;构建LSTM网络模型,将得到的心冲击信号的心拍截取作为LSTM模型的输入数据,对网络模型进行训练并测试;训练过程利用反向传播算法对构建的LSTM网络模型进行权值优化,使网络收敛到全局最优;LSTM网络模型输出识别率,得到分类准确率,根据混淆矩阵分类的正误,计算kapaa系数,评估该模型的分类精度。该方法能够解决RNN存在的长程依赖和传统方法过度依赖于人工设计和分类精度不高的问题,获得较好的分类效果。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
