基于Memetic算法的心电信号特征选择方法及系统

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专利状态

基于Memetic算法的心电信号特征选择方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2014-10-20

申请公布

2016-05-18

授权

2018-11-09

预估到期

2034-10-20

专利基础信息

申请号	CN201410555986.9	申请日	2014-10-20
申请公布号	CN105590010A	申请公布日	2016-05-18
授权公布号	CN105590010B	授权公告日	2018-11-09
分类号	G06K9/00;G06N99/00
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	深圳市迈迪加科技发展有限公司
申请人地址	广东省深圳市南山区高新中二道深圳国际软件园4栋518-520

专利法律状态

2021-08-27

专利权人的姓名或者名称、地址的变更

状态信息

专利权人的姓名或者名称、地址的变更IPC（主分类）:G06K9/00变更前专利权人:深圳市迈迪加科技发展有限公司地址:518000 广东省深圳市南山区高新中二道深圳国际软件园4栋518-520变更后专利权人:深圳市迈迪加科技发展有限公司地址:518055 广东省深圳市南山区西丽街道西丽社区兴科一街万科云城一期七栋A座1201研发用房（12整层）
2018-11-09

授权

状态信息

授权
2016-07-06

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效IPC（主分类）:G06F 19/00申请日:20141020
2016-05-18

公布

状态信息

公布

摘要

本发明公开基于Memetic算法的心电信号特征选择方法及系统，本发明使用基于封装的特征选择框架，并且引入了Memetic算法（Memetic Algorithm，MA）对心电信号进行优化提取，本发明无需定位基本波形以提取特征：一方面，其避免了因波形检测失准，而造成后续机器学习算法性能下降，可更为有效地处理多变的实际心电信号；另一方面，可节省波形检测所需的计算量，计算复杂度更低。本发明不依赖于预设的特征指标，对先验知识要求较低，且可自动抽取输入原始心电信号中的特征信息。避免了人为设定提取指标导致的不合理性问题。Memetic算法可比现有方法更有效地解决复杂的大规模优化问题。通过将其用于选择矢量的优化，可获得更具代表性的特征子集，从而显著提升后续分类／回归算法的预测性能。此外，通过在适应值计算中加入稀疏代价函数，本方法可有效避免定域性问题，提升算法泛化能力。

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