基于双向长短期记忆网络和注意力机制的呼吸异常事件检测算法

本发明公开了基于双向长短期记忆网络和注意力机制的呼吸异常事件检测算法，数据描述：为保证测试集数据的实际适用性，从每个标签的末尾抽取672条数据用作测试，以实现三种事件类型的均衡分布传统时序模型通常假设时间序列的行为是线性的，例如自回归模型AR假设当前值可以用过去值的线性组合来表示，这对于许多复杂的现实世界数据(如受试者的心率和血氧数据等)的非线性关系无法有效捕捉和建模，而Bi LSTM能够通过LSTM单元的非线性激活函数和门控机制，捕捉时间序列数据中的复杂非线性关系，显著提高了模型对现实世界数据的适应性和预测准确性。