[发明专利]一种基于PSO-ELM算法的心电信号分类方法及系统在审
| 申请号： | 201910973899.8 | 申请日： | 2019-10-14 |
| 公开（公告）号： | CN110755065A | 公开（公告）日： | 2020-02-07 |
| 发明（设计）人： | 李彬;李伟;乔风娟;郭红丽;杨雪 | 申请（专利权）人： | 齐鲁工业大学;山东省计算中心(国家超级计算济南中心) |
| 主分类号： | A61B5/0402 | 分类号： | A61B5/0402;A61B5/00 |
| 代理公司： | 37221 济南圣达知识产权代理有限公司 | 代理人： | 李琳 |
| 地址： | 250353 山东*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本公开提供了一种基于PSO‑ELM算法的心电信号分类方法及系统，对获取的心电信号数据进行预处理，对预处理后的结果进行心拍截取后再进行特征提取，得到数据集；以数据集中的特征为输入数据，利用PSO算法优化ELM的参数，对PSO算法最后一次迭代的个体进行选择，建立多个ELM分类器，集成目标神经网络，得到多组分类结果；采用最大投票原则，对相同样本的多组分类结果进行投票，票数多者作为最终的分类结果；本公开在PSO‑ELM基础上，进行个体的选择，从而集成一个更优化的网络结构，能够有效的提高网络的泛化性能，提高心电信号的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 心电信号 预处理 组分类 泛化性能 分类结果 目标神经 数据集中 特征提取 投票原则 网络结构 一次迭代 分类器 数据集 分类 截取 心拍 算法 样本 优化 网络 投票 | ||
【主权项】：
1.一种基于PSO-ELM算法的心电信号分类方法，其特征在于，步骤如下：/n对获取的心电信号数据进行预处理，对预处理后的结果进行心拍截取后再进行特征提取，得到数据集；/n以数据集中的特征为输入数据，利用PSO算法优化ELM的参数，对PSO算法最后一次迭代的个体进行选择，以选择的个体为基础建立对应数量的ELM分类器，集成多个ELM分类器为目标神经网络，得到多组分类结果；/n采用最大投票原则，对相同样本的多组分类结果进行投票，票数多者作为最终的分类结果。/n
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