Den utbredda tillgången till bärbara medicintekniska produkter eller nya personliga produkter ökar mängden biomedicinska data. Dessa apparater ger en växande massiv data som långt överstiger den analytiska förmågan hos en professionell läkare. Den datorstödda analysen av biomedicinska data har blivit ett viktigt verktyg för medicinsk diagnos. SYFTE: På grund av fördelarna med diskret eliminering av buller och minskning av dimensionaliteten har symbolisk representation av biomedicinska data väckt stort intresse. Symboliseringsresultaten ger effektiva resultat vid datautvinning, såsom mönsterupptäckt, anomalidetektering och föreningsregler gruvdrift, så vi vill använda metoden för att förbättra den biomedicinska dataklassificeringen. METODER: I detta papper introducerar vi en ny symbolisk representationsmetod, kallad Trend Feature Symbolic Caimation (TFSA). RESULTAT: TFSA fokuserar på att behålla de flesta av den ursprungliga seriens trendegenskaper, och det är också mycket lämpligt för efterföljande gruvarbete, såsom föreningsregler gruvdrift. SLUTSATS: TFSA ger den lägre gränsgarantin och de experimentella resultaten visar att klassificeringsnoggrannheten förbättras jämfört med vissa befintliga metoder.
Yin REF föreslog en förbättrad SAX-metod som kallas Trend Feature Symbolic Caimation (TFSA), som använder trendsymbolerna för att representera undersekvenser efter segmentering och tillåter undersekvenser kan visuellt visa dessa trendfunktioner.
Symbolic representation based on trend features for biomedical data classification
{'venue': 'Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine', 'journal': 'Technology and health care : official journal of the European Society for Engineering and Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}