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...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。展开更多
文摘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。
