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摘 要:本发明提出了一种基于修正机制的自调节蚁群聚类算法的ECG心律失常分类方法,属于ECG信号分类技术领域,提高传统机器学习方法的分类准确率,弥补深度学习方法依赖大数据集、多迭代次数等不足,实现ECG心律失常分类,包括如下步骤:步骤1:获取ECG信号;步骤2,对步骤1获取的ECG信号进行预处理,找出R波峰值的位置,将数据分成单个周期;步骤3,对步骤2预处理后的数据进行特征提取;步骤4,基于步骤3得到的特征,通过基于修正机制的自调节蚁群聚类算法得到心律失常预分类集合;步骤5,通过基数排序算法将步骤4得出预分类集合中的所有结果进行排序,得到最优心律失常分类结果。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310068221.1 | 专利名称: | 一种基于修正机制的自调节蚁群聚类算法的ECG心律失常分类方法 |
申请日: | 2023-02-06 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F18/24搜分类 计算机软件 C 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |