【摘 要】
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络(CNN)与随机森林(RF)相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降
【基金项目】
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山东省重点研发计划项目(2015GGH309003)
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络(CNN)与随机森林(RF)相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提
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