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

(一)传统的分类方法 1.根据溶血作用分类 ①甲(a)型溶血: ②乙(β)型溶血: 3丙(y)型溶血: 2.根据族特异性抗原分类即 Lancefield分类 (二)根据对氧的需要分类 分为需氧、厌氧和微需氧链球菌。 (三)根据致病性与寄生部位分类

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现已出版的有关废水生物处理技术的书籍中,大多沿袭传统 的分类方法,着重论述已有成功工业化运行经验的活性污泥法和 生物膜法等,也有个别涉及对活性污泥法的曝气和操作运行方式 进行改进以及生物转盘、接触氧化、生物流化床等比较新颖的技 术,但生物处理方法作为水处理L程领域十分活跃的分支,正在 以惊人的速度发展变化着。随着人们对排水水质要求的提高利越 来越多复杂水质的出现

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