0 引言
边缘智能是十分新颖的研究领域,它集合了边缘计算和人工智能的优势,能够以较低的资源消耗和较快的运行速度提供较为精确的分析结果[1-2]。边缘设备及边缘计算也是分析心电信号常用的方法。
然而传统的心电信号分类研究是针对大量样本进行的单纯分类研究,并不适用于实时小样本分析的边缘智能场景。这是由于传统研究通常是基于大量有完善的位置标记的样本,在处理过程中依赖样本数量进行特定的处理。在边缘智能场景中,预测过程中心电信号是实时产生的,且要求产生一条数据即分析一条数据,以满足实时性的要求,上述基于样本数量的处理方法无法实现。
本文详细内容请下载:http://www.chinaaet.com/resource/share/2000003687
作者信息:
甄鹏华,韩玉冰
(齐鲁工业大学(山东省科学院) 计算机科学与技术学院,山东 济南250353)
凡《网络安全与数据治理》(原《信息技术与网络安全》)录用的文章,如作者没有关于汇编权、翻译权、印刷权及电子版的复制权、信息网络传播权与发行权等版权的特殊声明,即视作该文章署名作者同意将该文章的汇编权、翻译权、印刷权及电子版的复制权、信息网络传播权与发行权授予本刊,本刊有权授权本刊合作数据库、合作媒体等合作伙伴使用。同时,本刊支付的稿酬已包含上述使用的费用,特此声明。