基于时间序列shapelet的心电图分类方法及系统
实质审查的生效
摘要

本发明公开了一种基于时间序列shapelet的心电图分类方法及系统,通过将获取的心电图数据集预处理得到多个心电图时间序列,采用k‑means聚类算法从心电图时间序列中提取出shapelet候选集,采用shapelet变换方法计算shapelet变换矩阵,并构建最优shapelet求解模型,迭代更新求解得出最优shapelet集合来对待分类心电图时间序列进行分类,从而使分类结果具有可解释性,提高了心电图分类准确率,达到了输出更准确的心电图分类结果的目的。

基本信息
专利标题 :
基于时间序列shapelet的心电图分类方法及系统
专利标题(英):
暂无
公开(公告)号 :
CN114330589A
申请号 :
CN202210004624.5
公开(公告)日 :
2022-04-12
申请日 :
2022-01-05
授权号 :
暂无
授权日 :
暂无
发明人 :
王威娜胡佳利
申请人 :
吉林化工学院
申请人地址 :
吉林省吉林市龙潭区承德街45号吉林化工学院
代理机构 :
代理人 :
优先权 :
CN202210004624.5
主分类号 :
G06K9/62
IPC分类号 :
G06K9/62  G06T7/00  G16H50/70  G06V10/762  G06V10/764  
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算;推算或计数
G06K
数据识别;数据表示;记录载体;记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形,例如,指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-29 :
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20220105
2022-04-12 :
公开
注:本法律状态信息仅供参考,即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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