【摘 要】
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脉象识别是中医客观化、智能化的重要组成部分，这种无创、快速的诊断方法具有巨大的临床价值，然而数据不平衡和特征提取繁杂仍是具有挑战性的问题。利用tsfresh库对巴特沃兹带通滤波器后的一维脉象信号提取特征向量，并加入探索性数据分析所选出的9列医学辅助特征，共同进行特征筛选得出21列特征向量作为加权软投票融合模型的输入。通过边界合成少数类样本过采样技术，解决数据不平衡问题，构建基于XGBoost、随机
【基金项目】
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广东省普通高校重点领域专项项目（2021ZDZX1032）：元学习在中医诊断五脏状态的应用，负责人：冯跃； 广东省国际及港澳台高端人才交流专项（2020A1313030021）：智能中医诊断应用研究，负责人：冯跃； 五邑大学科研项目（2018TP023）：人工智能中医望诊研究，负责人：徐红；
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脉象识别是中医客观化、智能化的重要组成部分，这种无创、快速的诊断方法具有巨大的临床价值，然而数据不平衡和特征提取繁杂仍是具有挑战性的问题。利用tsfresh库对巴特沃兹带通滤波器后的一维脉象信号提取特征向量，并加入探索性数据分析所选出的9列医学辅助特征，共同进行特征筛选得出21列特征向量作为加权软投票融合模型的输入。通过边界合成少数类样本过采样技术，解决数据不平衡问题，构建基于XGBoost、随机森林、LightGBM、梯度提升决策树四种机器学习的加权软投票融合模型，最终模型将输出具体脉象类别，通过评价指标准确率、精确率、召回率和F1分数进行性能展示。实验结果表明，所筛选出的21项特征向量共六类脉象信号测试集，在五折交叉验证中取得准确率90.04%，且仅耗时65.9466秒，能为脉象信号识别提供更精准、更智能的辅助参考，与常用脉象识别方法相比有更低的操作复杂性和更高的准确率，较短的训练时间也使其在多种类脉象信号识别中更具临床实用价值。
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