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基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
被引量：
15
1
作者
杨萍
王丹
+3 位作者
康子健
李童
付利华
余悦任
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1048,共10页
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的...
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果.提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征.为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器.采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算,实现数据和模型之间的低延迟通信.所提模型在公开数据集上的准确率、灵敏度和特异度分别为91.26%、82.21%、95.79%.模型处理总延迟平均为2 s,满足实时PAF预测需求.
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关键词
阵发性房颤
心电图(ECG)
预测
概率符号化模式识别
卷积神经网络(CNN)
长短-期记忆网络(LSTM)
spark
streaming
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职称材料
基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测研究
被引量：
3
2
作者
熊志文
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第5期152-155,共4页
船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的...
船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。
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关键词
大数据驱动
船舶航行轨迹
异常检测
spark
streaming
框架
聚类方法
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职称材料
题名
基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
被引量：
15
1
作者
杨萍
王丹
康子健
李童
付利华
余悦任
机构
北京工业大学信息学部
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1048,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61672506)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61902010).
文摘
为了适用于长期心电监护和ICU等实时性、数据密集型应用场合,提出可在8 Hz采样频率的1 min心电图(ECG)片段上提前45 min预测阵发性房颤(PAF)发作的实时预测模型.采用概率符号化模式识别方法,在降采样后的ECG序列上提取出1 min窗口内的模式转移特征,降低模型的计算量和对存储空间的需求,确保实时预测的效果.提出卷积神经网络(CNN)和长短-期记忆网络(LSTM)的混合模型(CNN-LSTM),用于提取模式转移特征内隐含的局部空间特征和时间依赖特征.为了提升模型泛化能力,构建基于CNN-LSTM的集成分类器.采用Spark Streaming技术完成对ECG流式数据的读、写和计算,实现数据和模型之间的低延迟通信.所提模型在公开数据集上的准确率、灵敏度和特异度分别为91.26%、82.21%、95.79%.模型处理总延迟平均为2 s,满足实时PAF预测需求.
关键词
阵发性房颤
心电图(ECG)
预测
概率符号化模式识别
卷积神经网络(CNN)
长短-期记忆网络(LSTM)
spark
streaming
Keywords
paroxysmal atrial fibrillation(PAF)
electrocardiogram(ECG)
prediction
probabilistic symbolic pattern recognition
convolutional neural network(CNN)
long short-term memory(LSTM)
spark streaming
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测研究
被引量：
3
2
作者
熊志文
机构
广西船联网工程技术研究中心
广西感知物联网生产力促进中心
出处
《舰船科学技术》
北大核心
2023年第5期152-155,共4页
基金
广西高校中青年教师科研基础能力提升项目(2022KY0901)。
文摘
船舶安全航行是航海领域重点关注的问题之一,为此研究基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测方法。该方法利用不同类型传感器获取船舶航行大数据,然后使用船舶观测大数据相似度方程计算船舶航行大数据之间的相似度,得到来自同一船舶的航行大数据;再利用大数据驱动技术中的聚类方法建立船舶正常轨迹模型,获取船舶航行正常轨迹;依据船舶航行正常轨迹,利用大数据驱动技术内的Spark Streaming数据实时计算框架,通过计算船舶航行轨迹点与实际轨迹采样点之间的距离、航向角等,得到船舶航行轨迹异常检测结果。实验结果表明,该方法获取船舶航行实际轨迹精度较高,可有效检测船舶航行轨迹异常,具备较好的应用效果。
关键词
大数据驱动
船舶航行轨迹
异常检测
spark
streaming
框架
聚类方法
Keywords
big data-driven
ship navigation path
abnormal detection
SSF
clustering method
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于模式识别和集成CNN-LSTM的阵发性房颤预测模型
杨萍
王丹
康子健
李童
付利华
余悦任
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
15
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于大数据驱动的船舶航行轨迹异常检测研究
熊志文
《舰船科学技术》
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
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