[发明专利]基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法有效
| 申请号： | 201810708608.8 | 申请日： | 2018-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN109033990B | 公开（公告）日： | 2021-08-17 |
| 发明（设计）人： | 游大涛;武相军;耿旭东;魏梦凡;原永朋;朱凯歌;任广龙;方旭阳 | 申请（专利权）人： | 河南大学;赛尔网络有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 陈勇 |
| 地址： | 475001 河南省*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及ECG心拍分类技术领域，尤其涉及基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法。基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法，包括：构建心拍特征数学模型；基于心拍特征数学模型，构建共性CNN模型；基于心拍特征数学模型，在共性CNN模型的基础上，采用类内距最小化类间距最大化方法对共性CNN模型进行改进，用以构建个性CNN模型；综合个性CNN模型的输出信息对心拍进行分类。本发明建立了共性CNN模型提取心拍的类间共性特征、类内距最小化类间距最大化的个性CNN模型提取心拍的类别个性特征，解决了由心拍类数据量不平衡导致的不能有效提取心拍特征的问题；将完整的心拍作为CNN的输入特征，实现了模型完全自动充分的提取心拍特征，进而准确的对心拍分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 类内类 间距 cnn 模型 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.基于类内类间距离的CNN模型心拍分类方法，其特征在于，包括：步骤1：构建心拍特征数学模型；步骤2：基于心拍特征数学模型，构建共性CNN模型；步骤3：基于心拍特征数学模型，在共性CNN模型的基础上，采用类内距最小化类间距最大化方法对共性CNN模型进行改进，用以构建个性CNN模型；步骤4：综合个性CNN模型的输出信息对心拍进行分类。
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