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博士科研启动基金(A06006)

作品数:1 被引量:3H指数:1
相关作者:薛阳高立黄江兰崔新伟余生晨更多>>
相关机构:北京政法职业学院华北科技学院北京航空航天大学更多>>
发文基金:中国博士后科学基金博士科研启动基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:生物学医药卫生更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇心电
  • 1篇心电信号
  • 1篇遗传算法
  • 1篇神经元网络
  • 1篇全局最优
  • 1篇全局最优解
  • 1篇最优解
  • 1篇小波
  • 1篇小波变换
  • 1篇基于遗传算法
  • 1篇波变换

机构

  • 1篇北京政法职业...
  • 1篇北京航空航天...
  • 1篇华北科技学院

作者

  • 1篇余桂贤
  • 1篇余生晨
  • 1篇崔新伟
  • 1篇黄江兰
  • 1篇高立
  • 1篇薛阳

传媒

  • 1篇中国生物医学...

年份

  • 1篇2008
1 条 记 录,以下是 1-1
排序方式:
基于遗传算法和神经元网络的心电信号T波检测被引量:3
2008年
为了提高T波检测准确率,解决由于反向传播神经元网络(BP神经元网络)连接权值和阈值的初始值选择不合适而导致的无解问题,本研究结合求全局最优解近似值的遗传算法(GA)和求局部最优解精确值的传统BP神经元网络所使用的梯度法,用于T波检测。首先,用GA求得BP神经元网络权值和阈值的全局最优解的近似值;然后,把该近似值作为初始值,训练该神经元网络;最后,用训练好的BP神经元网络识别T波。考虑到T波波峰一定是小波变换(WT)模极大值对,但是反过来,WT模极大值对不一定是T波波峰,首先检测到R波之后一定范围内的WT模极大值对,称为准T波(备选T波),再用训练好的BP神经元网络对刚才检测出的准T波进行筛选和识别,最后确认出真正的T波。MIT数据库实验表明用这样的组合方法检测T波,其检测准确率可达到98%。采取小波变换、GA、BP神经元网络的组合可提高识别T波的正确率。
余生晨高立薛阳黄江兰余桂贤崔新伟
关键词:全局最优解遗传算法小波变换
共1页<1>
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