基于IGF+Bi-LSTM算法的心电信号分类

摘要：

为强化心电信号渐变特征、提高时序信号分类精度,基于Bi-LSTM提出了 一种融合渐变数据特征的自适应算法 IGF+Bi-LSTM(self-adaptive Bi-LSTM based on integrating gradient features).该算法在一定范围内自适应选取相似程度最高的渐变数据特征,通过数据融合强化渐变特征在网络隐空间的交互,拓展Bi-LSTM信息传递模式;针对时序信号间存在周期性不匹配和强度不一致的问题,提出一种基于差分的改进的B式距离,以刻画数据和不同标签数据全体间的差异度S并自适应调整IGF+Bi-LSTM中的融合系数.实验表明,该算法在ECG数据集上的分类精度达到98.7％,F1值为98.7％,证明了 IGF+Bi-LSTM算法的有效性和实用性.

关键词：Bi-LSTM、渐变特征、数据融合、改进B式距离、心电信号

所属期刊栏目：40

分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金62176105

在线出版日期：2023-07-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2117-2123