融合手工特征和深度特征，提出了一种集成超限学习机心跳分类方法。手工提取的特征明确地表征了心电信号的特定特性，如相邻心跳时间间隔反映了心跳信号的时域特性，小波系数反映了心跳信号的时频特性。同时设计了一维卷积神经网络对心跳信号特征进行自动提取。基于超限学习机（Extreme leaning machine，ELM），将上述特征融合进行心跳分类。由于ELM初始参数的随机给定可能导致其性能不稳定，进一步提出了一种基于袋装（Bagging）策略的多个ELM集成方法，使分类结果更加稳定且模型泛化能力更强。利用麻省理工心律失常公开数据集对所提方法进行了验证，分类准确率达到了99.02%，实验结果也表明基于融合特征的分类准确率高于基于单独特征的分类准确率

电解分析法是将被测溶液置于电解装置中进行 电解,使被测寓子在电极上以全属或其它形式析 出,由电解所增加的要量求算出其含量的方法。 这种方法实质上是重量分法,因而又称为电重 量分析法。 库个分析法是在电解分析法的基础上发畏起 来的一种分析方法。它不是通过 电解析出物 的重量,而是通过测量被测物质在100%电流效 率下电解所消耗的电量来进行定量分析的方法

大数据是多源异构的。在信息技术飞速发展的今天，多模态数据已成为近来数据资源的主要形式。研究多模态学习方法，赋予计算机理解多源异构海量数据的能力具有重要价值。本文归纳了多模态的定义与多模态学习的基本任务，介绍了多模态学习的认知机理与发展过程。在此基础上，重点综述了多模态统计学习方法与深度学习方法。此外，本文系统归纳了近两年较为新颖的基于对抗学习的跨模态匹配与生成技术。本文总结了多模态学习的主要形式，并对未来可能的研究方向进行思考与展望

查找的概念,顺序查找、二分法查找、分块查 找的概念和方法,二叉排序树、平衡二叉树的 查找,哈希表查找。要求获得有关静态和动态 环境下几种基本的查找方法和技术知识。掌握 顺序、二分法和分块查找的方法;了解哈希表 是一种基本的存储结构、哈希表的背景和基本 思路。掌握哈希表处理冲突的方法

针对鲁棒保性能控制中的权值矩阵依赖经验选取,无法最大限度的减小系统保守性的问题,提出了一种基于混沌人工鱼群算法的鲁棒保性能控制权值矩阵优化方法.该方法中,将保性能控制鲁棒界作为优化的目标函数来寻找最优权值矩阵是整个算法实现的关键.该种改进的人工鱼群优化算法融合了混沌搜索与自适应步长和视野的人工鱼群优化算法,有效的解决了基本人工鱼群算法的后期收敛速度慢、易陷入局部最优等缺点.通过测试函数对比验证了该种改进人工鱼群优化算法的优越性,并通过应用实例验证了该权值矩阵优化方法的有效性

直接利用基本积分表和分项积分法所能计算的 不定积分是非常有限的,为了求出更多的积分,需 要引进更多的方法和技巧本节和下节就来介绍求积 分的两大基本方法换元积分法和分部积分法。 在微分学中,复合函数的微分法是一种重要的 方法,不定积分作为微分法的逆运算,也有相应 的方法。利用中间变量的代换,得到复合函数的 积分法换元积分法。通常根据换元的先后, 把换元法分成第一类换元和第二类换元

第五章结构化程序设计概论 一、学习目标 1.熟悉数据的基本概念,掌握数据的表示方法 2.熟悉代码的基本概念,掌握代码的控制方法 3.熟悉算法的基本概念,了解算法、程序与代码的关系 4.掌握结构化程序设计的一般方法 5.了解问题规模与程序控制结构之间的关系 6.掌握程序测试的基本方法与手段 7.了解代码优化的基本策略

第一节为什么要学习教育研究方法? 第二节教育研究方法有哪些特点 第三节教育研究有哪些类型? 第四节教育研究的一般过程

第三章一维搜索方法 一、概述 搜索区间的确定 二、一维搜索的试探方法 -黄金分割法 三、一维搜索的插值方法 牛顿法(切线法) 二次插值法

连续血糖监测在糖尿病管理中具有重要的意义。目前糖尿病患者主要通过指尖采血或植入式微创传感器监测血糖，但上述方法存在疼痛、成本昂贵、易感染等问题，因此，无创监测是实现连续血糖监测的理想技术。本文利用心电(ECG)信号，提出了一种血糖水平无创监测的方法：通过获取12名志愿者共60 d 756160个ECG周期信号，利用递归滤波器实现ECG信号的滤波，并采用卷积神经网络和长短期记忆网络相结合(CNN-LSTM)的方法，实现了血糖水平的十分类监测，并通过实验探索了个体建模和群体建模2种建模方式的差异。结果表明，在个体建模和群体建模的条件下，血糖监测精确率分别约达到80%和88%。其中群体建模10分类的F1值可达到0.95、0.88、0.91、0.85、0.92、0.88、0.86、0.86、0.87和0.86。研究表明，本文提出的基于ECG的无创血糖监测方法为实现血糖水平的实时、精准监测提供了一种有力的理论支撑与技术指导