[发明专利]一种基于贝叶斯网络过滤的心电图病症确定方法有效
| 申请号： | 202010678145.2 | 申请日： | 2020-07-15 |
| 公开（公告）号： | CN112201340B | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 韩京宇;孙广鹏 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G16H50/20 | 分类号： | G16H50/20;G06V10/764;G06V10/84 |
| 代理公司： | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人： | 曹坤 |
| 地址： | 210003 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于贝叶斯网络过滤的心电图病症确定方法，属于心电图病症诊断领域。该发明在已训练好的基分类器的基础上，采用两层结构确定最终病症标签：第一层构建投票器对基分类器的结果进行筛选，产生锚点病症集和候选病症集；第二层采用基于BDe评分的爬山法构建贝叶斯网络，贝叶斯网络对锚点病症集和候选病症集进行过滤，确定最终预测病症集。该方法特点:(1)充分利用了病症标签间的依赖关系，提高了模型的泛化能力；(2)通过两层过滤处理能够纠正基分类器的预测结果，提高模型预测的准确度；(3)由于构建贝叶斯网络使用的因果关系是一种强关联性，因此模型具有稳定性的特点，不会因为数据分布不同而表现出太大差异。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 贝叶斯 网络 过滤 心电图 病症 确定 方法 | ||
【主权项】：
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