32、持续学习算法与WPW综合征辅助通路定位方法研究

持续学习算法与WPW综合征辅助通路定位方法研究

持续学习算法研究

在部分监督环境中，为提升知识性能，有一种持续学习算法被提出。它利用少量有标签实例和大量无标签对象，系统配备了过滤新知识和修剪技术，以避免引入错误标签模式并控制训练集大小。

在实验评估里，该算法在音素（Phoneme）和纹理（Texture）数据库上进行了测试。以下是相关结果：
|数据库|算法|分类准确率（部分迭代数据示例）|
| ---- | ---- | ---- |
|音素|持续学习 - V1|如迭代1时为75，迭代3时为77等|
|音素|持续学习 - V2|如迭代1时为76，迭代3时为78等|
|纹理|持续学习 - V1|如迭代1时为86，迭代3时为88等|
|纹理|持续学习 - V2|如迭代1时为87，迭代3时为89等|

从结果可知，持续学习曲线的结果在每次迭代中都优于V1和V2算法的结果。对比V1和V2，V2在纹理数据库中表现稍好。总体而言，使用过滤技术和凝聚算法能提高初始训练集的质量。对于初始训练样本较多的数据库，V2更优；而对于小数据集，V1效果更佳。

WPW综合征辅助通路定位方法研究

背景

沃尔夫 - 帕金森 - 怀特综合征（WPW综合征）的特征是心房和心室之间存在辅助通路，它与房室结 - 希氏束并行传导且速度更快。这种辅助通路可能导致心律失常，严重时会引发心室颤动。因此，准确分析辅助通路的位置至关重要。

WPW综合征患者的心电图（ECG）是辅助房室连接和正常房室传导系统电活动的混合。快速冲动传导会在QRS波群中产生初始偏转，即δ波。δ波的长度取决于辅助