QRS波群自动分类技术研究进展

本文综述了QRS波群自动分类技术的关键技术及其研究方向,内容涉及QRS波群的描述方法、分类方法和训练数据集这三个重要影响因素。     

湘中丘陵区不同演替阶段森林土壤活性有机碳库特征

为了解天然次生林保护对土壤活性有机碳库的影响,采用空间替代时间研究方法,对湘中丘陵区不同演替阶段4种林分类型（杉木人工林、马尾松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石栎常绿阔叶林）土壤活性有机碳及其与土壤养分相关性进行研究。结果表明：1）各土层总有机碳（TOC）、微生物生物量碳（MBC）、水溶性有机碳（DOC）、易氧化有机碳（EOC）含量均表现为：青冈+石栎常绿阔叶林 > 南酸枣落叶阔叶林 > 马尾松+石栎针阔混交林 > 杉木人工林,在0-30cm土层,马尾松+石栎针阔混交林、南酸枣落叶阔叶林、青冈+石栎常绿阔叶林TOC含量比杉木人工林分别高出13.40%、19.40%和29.91%,MBC含量分别高出15.62%、32.89%和53.33%,DOC含量分别高出8.52%、8.75%和13.76%,EOC含量分别高出32.79%、38.48%和78.30%;2）天然次生林各土层MBC占TOC的比率以南酸枣落叶阔叶林最高,青冈+石栎常绿阔叶林为其次,马尾松+石栎混交林最低,均高于同一土层杉木人工林（除马尾松+石栎混交林15-30cm土层外）,天然次生林各土层DOC占TOC的比率随着演替进展而下降,均低于同一土层杉木人工林（除马尾松+石栎混交林0-15cm土层外）,天然次生林各土层EOC占TOC的比率随着演替进展而增加,且均高于同一土层杉木人工林;3）土壤MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关性均达到极显著水平,且天然次生林土壤MBC、DOC、EOC含量与TOC含量的相关系数随着演替进展而增高,均高于杉木人工林;4）4种林分土壤TOC、MBC、DOC、EOC含量与土壤全N、碱解N、全P、有效P、全K、速效K含量之间的相关性均达到显著或极显著水平。     

基于QRS波群的心律失常辅助诊断模型研究

基于对QRS波群的特征变量提取。利用减法聚类和自适应模糊神经网络构建心律失常辅助诊断模型,分析不同训练数据集对模型测试结果的影响。实验结果表明。该模型能准确识别不同类型的QRS波群,使用不同训练数据集对诊断结果存在影响,为进一步实现更复杂的心律失常辅助诊断模型提供方法。