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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种船上环境的呼吸频率预测方法及装置，方法包括：基于公开数据集Capnobase获取人员基本生理数据，所述基本生理数据包括心电信息、光电容积脉搏波信息以及呼吸频率信息；基于预处理后的训练数据训练呼吸频率预测模型，所述呼吸频率预测模型包括编码层、第一～第四Inception模块、长短期记忆递归网络以及卷积层；获取真实的心电信息和光电容积脉搏波信息，输入训练后的呼吸频率预测模型；获取所述呼吸频率预测模型卷积层的输出结果，作为呼吸频率预测结果。本发明利用相对易于测量的心电信息和光电容积脉搏波信息测量病人呼吸频率，具有快速、准确、便携、适应环境能力强、价格低廉等优点。
主权项：1.一种船上环境的呼吸频率预测方法，其特征在于，包括以下步骤：基于公开数据集Capnobase获取人员基本生理数据，所述基本生理数据包括心电信息、光电容积脉搏波信息以及呼吸频率信息，对所述人员基本生理数据进行筛选后，获取模型训练数据，对所述模型训练数据进行预处理；基于预处理后的训练数据训练呼吸频率预测模型，所述呼吸频率预测模型包括编码层、第一～第四Inception模块、长短期记忆递归网络以及卷积层，将所述心电信息、光电容积脉搏波信息数据编码层进行编码后作为第一Inception模块的输入信号，所述第一Inception模块的输出信号作为第二Inception模块的输入信号，所述第二Inception模块的输入信号一方面输入第三Inception模块，另一方面输入长短期记忆递归网络，所述长短期记忆递归网络的输出信号输入第三Inception模块，所述第三Inception模块的输出信号作为第四Inception模块的输入信号，所述第四Inception模块的输出信号输入卷积层；获取真实的心电信息和光电容积脉搏波信息，输入训练后的呼吸频率预测模型；获取所述呼吸频率预测模型卷积层的输出结果，作为呼吸频率预测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种船上环境的呼吸频率预测方法及装置
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