基于鲸鱼算法优化长时记忆网络与支持向量机的心律失常分类方法、系统、产品及介质

本发明公开了一种基于鲸鱼算法优化长时记忆网络与支持向量机的心律失常分类方法、系统、产品及介质，属于生物医学信号处理技术领域。本发明通过鲸鱼算法对变分模态分解算法的参数进行优化，显著提升心电信号的去噪质量，精准提取心电信号的特征信息。创新性地将长短时记忆网络与支持向量机相结合用于分类，并通过巧妙融合两个模型的分类结果，有效提高了心律失常分类的准确率。本发明不依赖于复杂的临床先验知识，能够在复杂的心电信号背景下有效工作。该方法可应用于各种心律失常的诊断场景，提高了复杂心电信号环境下心律失常分类的准确性，具有较高的临床应用价值和鲁棒性，能够有效识别心律失常，为临床诊断提供有力支持。