CIOMP OpenIR  > 中科院长春光机所知识产出
可用于移动设备的心律失常分类算法研究
易铭; 郁磊; 王计平; 方强
2014-07-15
发表期刊计算机仿真
期号7页码:243-246
摘要在心律失常分类问题的研究中,将神经网络、支持向量机用于移动设备平台的室性心律失常分类时,针对数据量大导致的训练时间长、分类时间长的问题,提出了激活函数改进的岭回归极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)算法,以岭回归极限学习机为基础,对激活函数进行多种改进尝试。以训练时间和分类准确率等为性能指标,对比不同激活函数,以及多种分类算法,证明改进后的岭回归极限学习机算法能够快速、准确地针对室性心律失常进行分类,速度与准确性优于其它几种算法。
关键词心电信号 室性心律失常 极限学习机 岭回归 激活函数改进
语种中文
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/43373
专题中科院长春光机所知识产出
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GB/T 7714
易铭,郁磊,王计平,等. 可用于移动设备的心律失常分类算法研究[J]. 计算机仿真,2014(7):243-246.
APA 易铭,郁磊,王计平,&方强.(2014).可用于移动设备的心律失常分类算法研究.计算机仿真(7),243-246.
MLA 易铭,et al."可用于移动设备的心律失常分类算法研究".计算机仿真 .7(2014):243-246.
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