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基于高效通道注意力机制和特征融合网络的冠心病诊断算法研究OACSTPCD

CORONARY HEART DISEASE DIAGNOSIS ALGORITHM BASED ON EFFICIENT CHANNEL ATTENTION MECHANISM AND FEATURE FUSION NETWORK

中文摘要英文摘要

针对冠心病重要特征不确定、诊断模型预测性能低等因素而导致冠心病早期诊断精度低的问题,提出一种基于高效通道注意力机制和特征融合的网络.通过XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)来确定冠心病重要特征,设计数据生成图片的特征组合算法以适用该模型;为提高诊断模型预测性能,采用可以提升模型学习能力和特征利用率的高效通道注意力机制模块和特征融合模块.实验结果表明,在UCI克利夫兰心脏病数据集上,与其他诊断算法相比,该算法优于传统…查看全部>>

Aimed at the problem of low accuracy of early diagnosis of coronary heart disease due to factors such as uncertain important features of coronary heart disease and low predictive performance of diagnostic models,a network based on efficient channel attention mechanism and feature fusion is proposed.XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)was used to determine the important features of coronary heart disease,and a feature combination algorithm for generating images…查看全部>>

郭卫涛;帕孜来·马合木提;张洪春

新疆大学电气工程学院 新疆乌鲁木齐 830046新疆大学电气工程学院 新疆乌鲁木齐 830046湖北职业技术学院计算机学院 湖北孝感 432100

计算机与自动化

冠心病早期诊断特征组合算法特征融合高效通道注意力

Coronary heart diseaseEarly diagnosisFeature combination algorithmFeature fusionEfficient channel attention

《计算机应用与软件》 2024 (1)

电力系统大功率并网逆变器早期故障预测与关键技术研究

190-197,8

国家自然科学基金项目(61963034).

10.3969/j.issn.1000-386x.2024.01.028

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