Indexed by：
Abstract：
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果.提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征.为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器.采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算...
Keyword：
Reprint Author's Address：
Email：
Source ：
浙江大学学报(工学版)
Year： 2020
Issue： 05
Volume： 54
Page： 1039-1048
Cited Count：
WoS CC Cited Count： 0
SCOPUS Cited Count：
ESI Highly Cited Papers on the List： 0 Unfold All
WanFang Cited Count：
Chinese Cited Count：
30 Days PV： 6
Affiliated Colleges：
