2023年，我终于顺利完成了大学生涯的最后一篇毕业论文，这篇论文不仅是我四年学习生活的总结，也是我大学专业知识与实践的全面展示。在这里，我想向大家述说一下这篇毕业论文工作总结报告。此外，您还可以浏览工作总结栏目的医生转正前工作总结。
我的毕业论文题目是《基于机器学习的心电信号分类研究》。在我的论文中，我主要探究了利用机器学习算法对心电信号进行分类的实现方法。随着科学技术的迅猛发展，我们日常生活中越来越多的医学检测手段都已经利用机器学习进行智能化的分类与分析。而针对心电信号的分类和分析在临床医学中具有重要的应用价值，因此利用机器学习技术对心电信号进行智能化处理，已经成为了众多医学研究者关注的热点问题。
为了能够准确地完成我的毕业论文，我先从心电信号的基本理论和采集方法入手。了解了心电信号的基本特征后，我根据特征值的差异，对心电信号进行了分类设计，并分别使用了传统的SVM（支持向量机），KNN（最近邻算法），以及SVM-KNN，KNN-SVM这四种常用的机器学习算法进行了对比实验。结果表明，SVM-KNN算法具有较高的分类准确率和较好的泛化效果。在此，我引入了SVM-KNN算法，并使用SVM-KNN算法对心电信号进行分类实验研究。
实验结果显示，SVM-KNN算法能够对心电信号进行有效的分类，且平均分类准确率达到了90%以上。除此之外，我还利用MATLAB软件进行了算法性能测试、复杂度分析和时间效率比较。实验结果表明，SVM-KNN算法不仅能够有效地提高心电信号分类的准确率和泛化能力，而且具有较高的算法速度和性能。
在毕业论文的写作过程中，我深入学习了心电信号的基本理论知识和机器学习算法的实现原理，获得了丰富的导师指导和同学帮助，不断摸索和探究。这次毕业论文的完成，不仅是对我的专业知识掌握与理论研究的总结，也是对我独立思考、科学实验和数据分析能力的考验。
此次毕业论文工作总结报告，总结了我四年大学学习生活和毕业论文写作过程中的感悟和经验。通过毕业论文的研究，我学到了很多的知识和技能，为我以后的发展道路打下了一个坚实的基础。我相信，这次学习和实验的经历，将会在未来的学习和实践中发挥重要的作用。
