【摘 要】
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针对传统深度神经网络在心律不齐检测中存在的训练时间长、运算量大、识别率不高等问题,本文提出了一种简洁但高效的深度神经网络模型-SE-CNN(Simple but Efficient Convolut
【基金项目】
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郑州大学优秀青年教师发展基金项目(1521337044)资助;河南省高等学校重点科研项目(17A520016)资助
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针对传统深度神经网络在心律不齐检测中存在的训练时间长、运算量大、识别率不高等问题,本文提出了一种简洁但高效的深度神经网络模型-SE-CNN(Simple but Efficient Convolutional Neural Network).该模型使用单导联ECG(ElectroCardioGram)数据,构建一个层数较少的一维卷积神经网络,因而在训练速度和计算开销等方面具有一定的优势.在M IT-BIH心律不齐数据集上的实验结果表明,本文提出的模型检测精度较高且模型复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法手工提取特征、工作量较大等缺点.
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