模糊最小二乘支持向量机在心电图分类中的应用研究

• 作者: 刘卫华
• 来源期刊: 自动化与仪器仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 心电图 分类问题 模糊最小二乘支持向量机 模糊隶属度
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 实验室自动化
• 页码范围: 162-164
• 页数: 3页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2015.12.162

摘要

心电图(Electrocardiogram, ECG)是诊断心血管疾病的重要依据.本文提出一种基于模糊最小二乘支持向量机(FLSSVM)的ECG分类诊断方法,并利用麻省理工学院(MIT-BIH)的心电图数据库中的数据进行训练和测试,通过在每个训练样本点中加入模糊隶属度,训练得到分类模型,仿真结果表明,FLSSVM分类器相比标准LSSVM和SVM,在分类正确率,分类速度以及适用的样本规模上都表现出了十足的优越性,FLSSVM分类器能够有效地处理实际分类问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘卫华	甘肃政法学院公安技术学院	6	11	2.0	3.0