19、心肌梗死分类与学生学业成绩预测的研究进展

心肌梗死分类与学生学业成绩预测的研究进展

在医疗和教育领域，数据挖掘和机器学习技术正发挥着越来越重要的作用。本文将介绍基于IIWSCOA的DCNN模型用于心肌梗死分类的研究，以及通过教育数据挖掘使用集成方法进行学生学业成绩预测的相关内容。

基于IIWSCOA的DCNN模型进行心肌梗死分类

心肌梗死是一种严重的心血管疾病，准确的分类对于治疗和预后至关重要。传统的心肌梗死分类方法各有优缺点。

• 现有分类方法

  • 基于规则的粗糙集方法 ：Halder等人开发了基于规则的粗糙集方法和粗糙集探索器模型进行心肌梗死分类。该方法以心电图（ECG）信号为输入，先进行预处理，使用中值滤波器去除噪声，然后进行特征提取，最后使用粗糙集分类器进行分类。虽然分类准确率较高，但未采用深度学习方法来提高整体性能。
  • 计算机辅助诊断（CAD）系统 ：Sridhar等人引入了CAD系统进行心肌梗死分类。从数据库获取原始ECG信号，在预处理阶段应用离散小波变换（DWT）消除噪声，提取多种特征，如修正的多尺度熵（MMSE）、Rényi熵等，然后使用决策树（DT）和K近邻（KNN）方法进行分类。
  • 多导联残差神经网络（ML - ResNet）模型 ：Han和Shi提出了ML - ResNet模型进行心肌梗死检测。获取12导联ECG信号并进行预处理，包括数据增强、下采样、去噪和QRS波检测等。该技术准确率较高，但缺乏可解释性。