【摘 要】
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面对心电图的计算机辅助诊断问题,本文首先主要介绍了四种分类模型,即改进的独立成分分析法和支持向量机模型、线性预测和主成分分析模型、基于专家系统的可信度模型、隐马尔
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面对心电图的计算机辅助诊断问题,本文首先主要介绍了四种分类模型,即改进的独立成分分析法和支持向量机模型、线性预测和主成分分析模型、基于专家系统的可信度模型、隐马尔可夫模型,采用MIT-BIH数据库,针对心电图数据的特殊性质对这些模型进行了实验或改进,并分别讨论和分析了各种算法的优点及缺陷。随后,讨论了实际的十二导联心电图数据,以实际应用为最终目标,提出了多种改进思路。通过分析讨论,最终选择了改进的独立成分分析法和支持向量机模型作为移植的重点,尝试了诸如特征选择、特征融合的一些方法,获得了有价值的结果。当然,本文的工作对应用而言只是阶段性的,移植、反馈、改进等工作需要不断进行,才可能最终满足实际需要。
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