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龙图腾网获悉河海大学申请的专利一种基于复合机器学习的心电信号识别诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116628579B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310323253.1，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种基于复合机器学习的心电信号识别诊断方法是由卢新彪;汤明轩;吴文;肖之浩;范一博设计研发完成，并于2023-03-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于复合机器学习的心电信号识别诊断方法在说明书摘要公布了：本发明属于机器学习领域，具体涉及一种基于复合机器学习方法的心电信号识别诊断方法，包括：在传统的随机森林模型中，随机森林与多个决策树模型之间属于总分隶属关系。通过改进的随机森林模型，将BP神经网络与SVM支持向量机模型加入到与这些决策树并列的层面，也作为随机森林内的一部分，在计算结果的时候通过这些决策树配合上述两种模型共同投票的方式来决定最终结果，实现心电信号的识别诊断。实验结果表明：改进后的算法准确率达到98.3％，有效实现了对心电信号的识别诊断。

本发明授权一种基于复合机器学习的心电信号识别诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种基于复合机器学习的心电信号识别诊断方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：对MIT-BIH数据做小波变换预处理消除噪声，对噪声处理后的心电信号进行特征提取；得出四类特征：每一个心拍的间期长度为X1，R波波峰高度为X2，单个R波范围长度为X3，R波陡峭程度即斜率为X4； S2：构建决策树模型，在上述四类特征中任选三种即可构成一颗决策树；决策树将通过学习得到一个分类器；这个分类器是基于给定特征来分类，能够对给定样本给出正确的分类； S3：带入S1中的四种特征作为BP神经网络的输入而将每个心拍的心电异常类型作为输出，经过隐藏层与反向传播，将输出其心拍种类作为结果输出；每个心拍的四种特征结合其心电异常类型将作为一个样本；以此类推，提取出8160个心拍的特征与类型作为8160个样本；其中，选取70％为训练样本，30％为测试样本； S4：为了克服传统支持向量机只能进行二分类的问题，采用一类对一类的方式对4类心拍类型建立6个支持向量机，每一个支持向量机用于分类两个拍种类，最终对这6个支持向量机的分类结果进行投票取出票数最高的心拍种类作为结果输出； S5：改进后的随机森林模型：将上述三种算法统筹划归入随机森林下，共同作为其下的“决策树”，对同一样本的结果进行投票分类得到最佳的样本分类结果。

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