公开(公告)号：CN112163570B

公开(公告)日：2021-10-19

申请号：CN202011180394.5

申请日：2020-10-29

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘继忠 ,  李继发 ,  徐文斌

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开一种基于改进灰狼算法优化的SVM心电信号识别方法，将改进的灰狼算法(DIGWO)用于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数寻优，以此提高SVM对心电信号识别率。该方法将采集到的ECG信号通过多尺度样本熵和小波能量比特征提取融合成特征空间作为输入向量，在传统灰狼算法的基础上，引入动态双子群策略，从子群划分、收敛因子、比例权重三方面改进，然后将改进的灰狼算法用于寻求SVM的惩罚因子C和核函数参数g最优组合，训练构建DIGWO‑SVM分类模型。本发明提供的心电信号识别方法提高了心电信号识别的效率及分析结果的准确性。

公开(公告)号：CN112163570A

公开(公告)日：2021-01-01

申请号：CN202011180394.5

申请日：2020-10-29

Applicant: 南昌大学

Inventor： 刘继忠 ,  李继发 ,  徐文斌

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/00

Abstract: 本发明公开一种基于改进灰狼算法优化的SVM心电信号识别方法，将改进的灰狼算法(DIGWO)用于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数寻优，以此提高SVM对心电信号识别率。该方法将采集到的ECG信号通过多尺度样本熵和小波能量比特征提取融合成特征空间作为输入向量，在传统灰狼算法的基础上，引入动态双子群策略，从子群划分、收敛因子、比例权重三方面改进，然后将改进的灰狼算法用于寻求SVM的惩罚因子C和核函数参数g最优组合，训练构建DIGWO‑SVM分类模型。本发明提供的心电信号识别方法提高了心电信号识别的效率及分析结果的准确性。