【摘 要】
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本文把多分类器组合的方法应用于心电信号波形的分类中.多分类器组合系统的设计可以分为两个部分:分类器集的设计和组合器的设计.在分类器集中,本文根据ECG波形的特点,分别设
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本文把多分类器组合的方法应用于心电信号波形的分类中.多分类器组合系统的设计可以分为两个部分:分类器集的设计和组合器的设计.在分类器集中,本文根据ECG波形的特点,分别设计了4个分类器.其中3个神经网络分类器的输入分别为原始数据的AR模型参量、波形的时域特征和根据模板匹配方法得到的特征参量.在结构分类器中,利用有限状态自动机对信号基元进行语法分析,根据语法规则对波形进行分类.在设计完分类器集之后,使用三种方法对其进行组合:基于神经网络的融合方法、基于分类置信度的融合方法和基于聚类算法的选择方法.在神经网络组合算法中,采用了一种改进的网络结构,即融合器的输入不仅包括分类器集中各个分类器的输出,还包括样本的所有原始特征,实验证明这种方法不仅提高了分类的正确率,而且也减少了收敛时间.在基于分类置信度的组合方法中,对基于总置信度的组合算法和基于各类别置信度的组合算法进行了对比,发现基于各类别置信度的方法具有更高的分类正确率.而针对有些分类器仅对某一类样本识别率较好的情况,实验发现,基于聚类算法的选择器可以达到比融合器更好的分类效果.
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