【摘 要】
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20世纪90年代统计学习兴起，众多机器学习方法被提出，以支持向量机(SVM) support vector machine)为代表的新方法被引入心律失常自动诊断中，同时也有小部分研究人员尝试使用神经网络解决这一问题。此时期的方法以心电图数据为基础，辅以离散小波变换等信号分析方法，凭借统计学习的进步，在一定程度上摆脱了专业知识对心律失常自动诊断的限制，但依然需要根据心律失常的类型进行特征提取和统计分
【机 构】
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徐州医科大学,江苏徐州221004
【出 处】
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2018年全国物联网技术与应用大会
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20世纪90年代统计学习兴起，众多机器学习方法被提出，以支持向量机(SVM) support vector machine)为代表的新方法被引入心律失常自动诊断中，同时也有小部分研究人员尝试使用神经网络解决这一问题。此时期的方法以心电图数据为基础，辅以离散小波变换等信号分析方法，凭借统计学习的进步，在一定程度上摆脱了专业知识对心律失常自动诊断的限制，但依然需要根据心律失常的类型进行特征提取和统计分析工作。在云平台设计中，心电管家系统采用B/S架构，可分为基础环境和系统基础应用两个层次。基础环境为运行和管理云应用的基础环境，心电管家的基础环境为Windows 10系统下搭建的Apache+MySQL+PHP环境;系统基础应用主要包括在线检测、消息推送、云客服等。系统可分为4个子系统:Web前端系统、数据库系统、缓存系统和服务器系统。
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