使用LSTM层从卷积部分输出的特征图中提取时间信息。从卷积和池化过程中提取的特征被分解成连续的成分,并送入循环的LSTM单元进行时间分析。将最后一步LSTM的输出送入全连接层,用于心律失常预测。 整体代码如下: defCNN_LSTM():returntf.keras.models.Sequential([tf.keras.layers.Conv1D(filters=128,kernel_size=20,...
最近,深度学习方法在流行的模式识别问题中取得了最先进的性能,这促使研究人员和工程师将这些技术应用到生物医学图像和信号处理领域。在这方面,深度学习方法使用循环神经网络(RNN),特别是长短期记忆网络(LSTM)[2]和卷积神经网络(CNN)[3],在心电图领域显示出了有希望的结果。使用深度神经网络 (DNN) 的主要优点...
针对时序数据特征,提出一种基于注意力机制的卷积神经网络(CNN)联合长短期记忆网络(LSTM)的神经网络预测模型,融合粗细粒度特征实现准确的时间序列预测。该模型由两部分构成:基于注意力机制的CNN,在标准CNN网络上增加注意力分支,以抽取重要细粒度特征;后端为LSTM,由细粒度特征抽取潜藏时序规律的粗粒度特征。在真实的热电...
两个模型在单个测试者实验中表现出的分类性能差异，进一步证明了CNN+Bi-LSTM混合模型在脑电信号情感识别...
一种房颤信号识别系统及方法 本发明公开了一种房颤信号识别系统及方法,包括:对获取的心电信号添加房颤类型标签,构建训练集;基于对注意力机制添加深层卷积网络和池化层后结合LSTM网络构建基于注意力机制的CNNLSTM网络模型;采用注意力机制提取训练集中包含房颤类型标签的显著性特征,并对... 马凤英,张敬瑶,梁玮,... 被...
子带(时间)包络已成功地用作自动语音识别领域的时频特征[32,33]。在自动PCG分析文献中,使用包络信号进行分割是比较常见的。Liu等人[18]详细回顾了用于PCG信号自动分割的基于包络的方法。虽然包络信号被成功地用于分割任务(例如[34]),但它们也被直接用作输入神经网络分类器的特征,尽管很少,因为早期的自动PCG分类[35...
为提高心律失常智能诊断的准确率,本研究提出了一种多网络融合模型和Stacking集成学习算法,用于八种心律失常疾病的智能诊断.使用1D CNN-BiLSTM融合网络提取单导联信号的高维特征和时域相关性特征,将十二个导联的心电信号特征融合,得到高维的特征张量,采用Stacking集成学习算法训练得到泛化性更好的诊断模型.通过比较准确性,精...
这种结合CNN和LSTM的方法在许多数据分类任务中取得了很好的效果。例如,在语音识别任务中,将CNN用于提取语音信号的局部特征,然后将这些特征序列输入到LSTM中进行语音识别。在自然语言处理任务中,将CNN用于提取文本的局部特征,然后将这些特征序列输入到LSTM中进行情感分析或命名实体识别。
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com)多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM...
使用卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)结合的 CNN+LSTM 网络算法对疼痛和不痛的脑电信号进行二分类,准确率达到 96%,与此同时Precision、Recall、F1-score 分别达到 96%、96%、96%,证明两种网络结合对研究疼痛的脑电信号是可行的。关键词:疼痛分类;脑电图;CNN;RNN;LSTM基金项目:国家自然科学基金(No....