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申请/专利权人：山东管理学院
摘要：本发明属于生物信号数据机器学习领域，提供了一种语义结构图引导的ECG自编码方法及系统，包括获取原始心电图ECG信号；利用原始心电图ECG信号构建原始信号的相似矩阵，利用原始心电图ECG信号对应的标签信息构建语义相似图；融合原始信号的相似矩阵和语义相似图，构建语义结构图；基于语义结构图，利用预先训练好的自动编码器进行编码，得到编码后的ECG信号；其中，所述自动编码器训练的损失函数在原始损失函数的基础上引入语义结构图与抑制参数矩阵以监督隐空间特征的学习，保留ECG信号的关键信息。本发明在监督学习的情况下，通过融合信号的语义信息和固有结构信息，对信号进行自编码处理，并放大其中与语义异常相关的波段。
主权项：1.一种语义结构图引导的ECG自编码方法，其特征在于，包括：获取原始心电图ECG信号；利用原始心电图ECG信号构建原始信号的相似矩阵，利用原始心电图ECG信号对应的标签信息构建语义相似图；融合原始信号的相似矩阵和语义相似图，构建语义结构图；基于语义结构图，利用预先训练好的自动编码器进行编码，得到编码后的ECG信号；其中，所述自动编码器训练的损失函数在原始损失函数的基础上引入语义结构图与抑制参数矩阵以监督隐空间特征的学习，保留ECG信号的关键信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东管理学院 一种语义结构图引导的ECG自编码方法及系统
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