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      電子發燒友網>電子資料下載>模擬數字>如何使用深度長短時記憶神經網絡模型進行心律失常檢測算法的資料說明

      如何使用深度長短時記憶神經網絡模型進行心律失常檢測算法的資料說明

      2019-04-29 | rar | 0.74 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　針對傳統基于形態特征的心電檢測算法存在特征提取不準確和高復雜性等問題，提出了一種多層的長短時記憶（LSTM）神經網絡結構。結合傳統LSTM模型在時序數據處理上的優勢，該模型增加了反向和深度計算，避免了人工提取波形特征，提高了網絡的學習能力。通過給定心拍序列和分類標簽進行監督學習，然后實現對未知心拍的心律失常檢測。通過對MIT-BIH數據庫中的心律失常數據集進行實驗驗證，模型的總體準確率為98.34%。相比支持向量機（SVM） ， 該模型的準確率和F1值均有提高。

      神經網絡 數據庫 SVM
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