[发明专利]一种基于支持向量机的QRS波群分类方法在审
| 申请号： | 201710595978.0 | 申请日： | 2017-07-20 |
| 公开（公告）号： | CN107292292A | 公开（公告）日： | 2017-10-24 |
| 发明（设计）人： | 孙斌;朱玉奎;何晓彤;符灵建 | 申请（专利权）人： | 浙江好络维医疗技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;A61B5/00 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司33101 | 代理人： | 翁霁明 |
| 地址： | 310012 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于支持向量机的QRS波群分类方法，所述的分类方法包括下述步骤a)选取合适的QRS波群，对数据进行预处理；使用支持向量机，每两类数据之间进行训练分类模型；b)读取需要预测波形类型的QRS波群数据；c)对数据进行预处理，包括归一化处理和数据降维算法的处理；d)利用分类模型对波形类型进行预测；e)使用投票的办法实现对多种形态的QRS波群的识别分类，得到预测结果；本发明通过随机选取训练集，经过反复训练和测试，最终得到最优分类模型，从而实现对不同形态的QRS波群的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 支持 向量 qrs 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于支持向量机的QRS波群分类方法，其特征在于所述的分类方法包括下述步骤：a)选取合适的QRS波群，对数据进行预处理；使用支持向量机，每两类数据之间进行训练分类模型；b)读取需要预测波形类型的QRS波群数据；c)对数据进行预处理，包括归一化处理和数据降维算法的处理；d)利用分类模型对波形类型进行预测；e)使用投票的办法实现对多种形态的QRS波群的识别分类，得到预测结果。
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