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本发明公开了一种基于动态多尺度卷积神经网络的心电图分类方法，包括以下步骤：获取心电图数据集并进行预处理得到心电图时间序列；根据心电图时间序列和随机初始化的卷积核生成一组变长卷积核；将心电图时间序列输入到使用变长卷积核的卷积层，从而获取多尺度时序特征；将获得的多尺度时序特征输入到max‑over‑time池化层选择得到最具判别性特征；将最具判别性特征输入到分类层获得最终分类结果，构成动态多尺度卷积神经网络；使用交叉熵损失函数训练构建的动态多尺度卷积神经网络。动态多尺度卷积神经网络能够通过数据来学习
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112560784 A
(43)申请公布日 2021.03.26
(21)申请号 202011573160.7
(22)申请日 2020.12.25
(71)申请人 华南理工大学
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