自动的心电异常识别是一个多标签分类问题,多通过对每个标签训练一个二分类器来实现异常识别。由于异常数目多,特征和异常间以及不同异常间的相关性复杂,自动检测的效果并不理想。为了充分利用异常和特征间的依存关系,提出了一种基于异常标签共现和特征局部相关(Label Co-occurrence and Feature’s local Pertinence,LCFP)的心电异常识别方法。首先,根据标签共现性和特征局部相关性,为标签构建包含宏特征和微特征的联合特征空间。宏特征采用狄利克雷过程混合模型聚类构建,以区分不同的共现标签集;微特征是原始特征空间的一个子集,用于区分共现标签集中的各个标签。进而,在联合特征空间为每个异常训练一个一对多(One-Versus-All)的概率分类器。其次,为充分利用异常的关联,提出在概率分类器排序基础上区分相关和非相关标签,采用Beta分布自适应地学习锚阈值和相关度阈值,以确定实例的相关标签集。LCFP是一种检测多种心电异常的通用方法,提高了心电异常识别的精度。在两个真实数据集上,F1指标分别提高了4%和22.4%,验证了所提方法的有效性。
针对机会网络中数据送达率较低的问题,文中根据节点历史接触信息即节点相遇次数、相遇时间长度、节点关系稳定性来计算节点转发效用值。首先选择通信范围内效用值最大的邻居节点作为初始转发节点,再根据余弦相似度选择其他转发节点,使得转发节点能够尽可能均匀地分布。在此基础上,提出一种基于节点位置余弦相似度的机会网络转发算法(Opportunistic Network forwarding algorithm based on Node Cosine Similarity,ONNCS)。该算法使得转发节点能够均匀地分布,因此数据报文能够尽快地被转发到目的节点。实验结果表明,ONNCS具有较高的转发成功率和较低的转发能耗,转发成功率高出其他算法5%～8%。
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