计算机科学 ›› 2017, Vol. 44 ›› Issue (Z11): 68-71.doi: 10.11896/j.issn.1002-137X.2017.11A.013

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基于无监督学习的移动心电信号异常诊断研究

李锋,谢嗣弘   

  1. 东华大学计算机科学与技术学院 上海200000,东华大学计算机科学与技术学院 上海200000
  • 出版日期:2018-12-01 发布日期:2018-12-01
  • 基金资助:
    本文受上海市自然基金(16ZR1401100)资助

Study on Abnormal Diagnosis of Moving ECG Signals Based on Unsupervised Learning

LI Feng and XIE Si-hong   

  • Online:2018-12-01 Published:2018-12-01

摘要: 针对心电信号异常诊断,提出了一种基于无监督学习的移动心电信号异常诊断方法。该方法利用层次聚类将心电数据进行分类,同时结合特征量的优先级诊断分析法,有效避免了因移动心电信号的数据量过大而产生爆炸的时间复杂度和空间复杂度的问题。最后,通过心电信号实例验证了所提方法具有良好的可靠性和运行效率。

关键词: 心电信号,异常诊断,无监督学习,层次聚类

Abstract: To diagnosis the abnormal mobile ECG signals,a method based on unsupervised learning was proposed.The ECG data is classified by hierarchical clustering,and by combining the priority diagnosis method of the feature quantity, the complexity of time and the complexity of space consuming are effectively reduced.At last,the analysis of the examples verifies the methods of this paper.

Key words: ECG signals,Abnormal diagnosis,Unsupervised learning,Hierarchical clustering

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