集成深度学习与半监督学习在心律不齐分类中的应用研究

" 本文是一篇关于心律不齐分类算法的毕业论文，重点探讨了如何利用集成深度学习和半监督学习方法来提高心律不齐的自动分类效果。 一、心律不齐与心电信号 心律不齐是心血管疾病的一种常见表现，对于疾病的早期发现和治疗具有重要意义。心电图作为一种经济且无创的检测手段，已经成为临床诊断心律不齐的主要工具。随着家庭心电监测设备的普及，大量心电数据的产生使得传统的手动诊断方式难以应对，因此发展高效、准确的心律不齐自动分类技术显得尤为迫切。 二、集成深度学习的应用 论文提出了一种基于集成深度学习的心律不齐分类算法。该算法结合双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）和改进的迁移卷积神经网络（CNN），分别从时域、频域、几何和状态变迁等多个角度提取心电信号的特征。Bi-LSTM擅长捕捉序列数据的长期依赖关系，而改进的CNN则能有效处理图像特征，尤其适用于心电信号的频域分析。通过集成不同模型的预测结果，并根据各模型在训练中的表现赋予不同权重，提高了分类的准确性。实验结果表明，该算法在MIT-BIH心律不齐数据库上的总体准确率达到了96.2%。 三、半监督学习与集成学习的结合 针对特定病人的分类需求，论文提出了一种融合集成学习和半监督学习的算法。首先，在通用数据集上加入少量特定病人的数据，然后利用半监督学习训练模型，以适应特定病人的心电特征。为了提高半监督学习的稳定性，采用了基于网络不确定性和预测概率的伪标签筛选策略，确保了伪标签的质量。通过集成多个模型，进一步提升了模型的稳定性和泛化性能。在MIT-BIH数据库上的测试中，该算法的整体准确率达到了98.1%。 四、关键词 论文关键词包括心律不齐、集成学习、半监督学习和深度学习，这些技术都是解决心律不齐分类问题的关键。集成学习可以有效整合多种模型的优势，半监督学习则能在少量标注数据的情况下提升模型性能，深度学习则为特征提取提供了强大的工具。 这篇论文深入研究了心律不齐的自动分类问题，提出的集成深度学习和半监督学习算法在心电图数据分析中取得了显著的成果，对于推动医疗领域的心律不齐检测技术具有重要的理论价值和实践意义。"