基于多核超限学习机的实时心电信号分析

• 作者: 樊建平 王磊 秦兴彬 颜延
• 来源期刊: 集成技术
• 学科: 工学
• 关键词: 核方法 超限学习机 心电监测 心电信号分类 实时分类
• 年，卷（期）: 2015,（5）
• 页码范围: 36-45
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.6
• 字数: 6219字
• 语种: 中文

摘要

心电分类是一种复杂的模式识别问题。目前，大部分基于不同机器学习模型的心电分类方法都取得了很高的分类精度，但学习效率不高，因此需要一种快速的心电学习方法。文章提出了基于多种核函数的超限学习方法，利用不同的核函数将特征映射到希尔伯特空间，使心电数据在高维空间中线性可分，并在MIT-BIH标准库进行了该方法的实验验证。与其他方法相比，文章所提出的方法具有较高的分类准确率和更快的学习速度，对临床上动态心电图的检测与分析和个性化的实时心电监测具有重要意义。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王磊		346	2763	24.0	41.0
3	樊建平	中国科学院深圳先进技术研究院	43	458	11.0	20.0
6	颜延		2	61	1.0	2.0
8	秦兴彬	中国科学院计算技术研究所计算机应用研究中心	1	1	1.0	1.0