【摘 要】
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针对当前深度学习将心电异常分类归为多标签分类任务时，存在研究少和精准度较低的问题，提出一种融合多标签相关性特征的心电异常分类方法。根据标签存在的相关关系构建多标签相关矩阵，采用卷积神经网络进一步提取标签相关性特征，结合采用卷积神经网络对心电信号提取的局部特征、长短时记忆网络提取时序特征，以及提取心电信号的传统特征，使用sigmod分类器分类。仿真结果表明，所提出的方法能够有效地提高多标签心电异常事
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（61973003）;国家自然科学基金青年科学基金项目（61603002）； 安徽省新工科研究与实践项目（2017xgkxm12）；
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针对当前深度学习将心电异常分类归为多标签分类任务时，存在研究少和精准度较低的问题，提出一种融合多标签相关性特征的心电异常分类方法。根据标签存在的相关关系构建多标签相关矩阵，采用卷积神经网络进一步提取标签相关性特征，结合采用卷积神经网络对心电信号提取的局部特征、长短时记忆网络提取时序特征，以及提取心电信号的传统特征，使用sigmod分类器分类。仿真结果表明，所提出的方法能够有效地提高多标签心电异常事件预测的准确率，为心电异常的诊断提供了更加可靠的辅助诊断信息。
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