基于IGF+Bi-LSTM算法的心电信号分类

Application of IGF+Bi-LSTM algorithm in ECG classification
宋朝炀
刘朕
史曼曼
张景祥
江南大学 理学院, 江苏 无锡 214122

摘要

为强化心电信号渐变特征、提高时序信号分类精度,基于Bi-LSTM提出了一种融合渐变数据特征的自适应算法IGF+Bi-LSTM(self-adaptive Bi-LSTM based on integrating gradient features)。该算法在一定范围内自适应选取相似程度最高的渐变数据特征,通过数据融合强化渐变特征在网络隐空间的交互,拓展Bi-LSTM信息传递模式;针对时序信号间存在周期性不匹配和强度不一致的问题,提出一种基于差分的改进的B式距离,以刻画数据和不同标签数据全体间的差异度S并自适应调整IGF+Bi-LSTM中的融合系数。实验表明,该算法在ECG数据集上的分类精度达到98.7%,F1值为98.7%,证明了IGF+Bi-LSTM算法的有效性和实用性。

基金项目

国家自然科学基金资助项目(62176105)

出版信息

DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2022.10.0637
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2023年第40卷 第7期
所属栏目: 系统应用开发
出版页码: 2117-2123
文章编号: 1001-3695(2023)07-030-2117-07

发布历史

[2023-02-03] 优先出版
[2023-07-05] 印刷出版

引用本文

宋朝炀, 刘朕, 史曼曼, 等. 基于IGF+Bi-LSTM算法的心电信号分类 [J]. 计算机应用研究, 2023, 40 (7): 2117-2123. (Song Chaoyang, Liu Zhen, Shi Manman, et al. Application of IGF+Bi-LSTM algorithm in ECG classification [J]. Application Research of Computers, 2023, 40 (7): 2117-2123. )

关于期刊

  • 计算机应用研究 月刊
  • Application Research of Computers
  • 刊号 ISSN 1001-3695
    CN  51-1196/TP

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