基于SPSO与ISKPCA的RdR散点图识别分类研究

摘要：

面对稀缺的医疗资源,心血管疾病的上升趋势,自动化诊断日趋迫切.为实现心电自动化诊断,提出了一种使用简化粒子群算法来自动搜寻集成稀疏核主分量分析的参数,并以此获得的集成稀疏核主分量分析模型来对用心电数据绘制的RdR散点图进行识别分类的方法,以期实现心电自动化诊断.算法通过计算样本数据与使用核主分量分析映射数据之间的距离差值来研究数据之间的最大相似性,并以此来判断样本数据类别,在对正常窦性心律、非偶联早搏、二联律早搏、三联律早搏以及混合早搏这五种心律进行的分类实验结果显示,可以准确识别不同的心律,分类的正确率较高,有助于心电自动化诊断的实现.

关键词：心电信号、稀疏核主分量分析、RdR散点图、智能诊断、简化粒子群算法

所属期刊栏目：54

分类号：TN911.7

资助基金：国家自然科学基金61401181;徐州市科研计划项目KC16SY160

在线出版日期：2019-01-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-124