【摘 要】
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针对"大数据"时代如何利用数据对房颤进行智能、高效的诊断问题,提出了基于一维卷积神经网络的智能诊断方法,以避免传统算法依赖人工特征提取和先验知识的问题。首先,分别构
【机 构】
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中国计量大学机电工程学院,浙江西子重工机械有限公司,中国计量科学研究院,浙江理工大学机械与自动控制学院
【基金项目】
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浙江省自然科学基金(LQ20E050017),国家重点研发计划项目(2018YFF0212702),国家自然科学基金(61801454),之江国际青年人才基金资助项目(ZJ2019JS006)
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针对"大数据"时代如何利用数据对房颤进行智能、高效的诊断问题,提出了基于一维卷积神经网络的智能诊断方法,以避免传统算法依赖人工特征提取和先验知识的问题。首先,分别构建一维LeNet-5和AlexNet神经网络模型,合理设置网络结构参数;然后,在采集的实验数据基础上针对心电信号的特点进行一系列的数据处理,随机构建训练样本和测试样本;最后,将训练样本分别输入上述2个神经网络模型中训练学习,再将训练好的模型用于房颤的诊断。实验结果表明:一维Le Net-5网络模型存在"过拟合&qu
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