一种基于集成学习的胎心率缺失值填补方法

摘要

本发明公开一种基于集成学习的胎心率缺失值填补方法。将原始胎心率信号采用线性插值法进行降噪预处理，然后对其进行盲分割策略，获取固定长度的胎心率信号段；采用最小二乘提升算法搭建集成学习模型，并训练集对集成学习模型进行训练。本发明提出了一种采用集成学习进行FHR信号中缺失值填补的方法，该方法的普适性和准确率更高，同样适用于数据缺失较严重和多类型变化的的FHR信号。