基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法

基于深度学习的脉搏波分类依赖大量有标注数据,现有脉搏波带有疾病标注的数据少、标注方法不统一,导致模型准确率低、泛化能力弱。针对此问题,提出一种基于神经网络架构搜索与特征融合的小样本脉搏波分类方法。首先,在并行的双维度拆分卷积分支与因果空洞卷积分支中进行态射搜索,每次搜索结束,获取超网络分支的子网络作为候选网络进行训练评估。双维度拆分卷积分支提取脉搏波横、纵向维度时空特征,因果空洞卷积分支提取脉搏波节律特征。然后,利用特征融合方法整合分支多尺度特征。最后,依据评估指标得到最佳网络模型完成分类。实验结果表明,所提方法在两个小样本脉搏波数据集上准确率为97.04%和95.96%,F1值为97.04%和95.95%,具有较好分类效果。