【摘 要】
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本文提出了一种基于径向基函数神经网络的心律失常识别方法,其中网络的训练采用了贝叶斯准则.该方法实现了对心电信号中正常心律和异常心律的识别,并用错误识别率来评价其性
【机 构】
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西南交通大学信息科学与技术学院,成都,610031
【出 处】
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全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
论文部分内容阅读
本文提出了一种基于径向基函数神经网络的心律失常识别方法,其中网络的训练采用了贝叶斯准则.该方法实现了对心电信号中正常心律和异常心律的识别,并用错误识别率来评价其性能.本实验利用一组临床心电数据来对网络进行训练和测试,其训练次数和精度均达到了要求.结果表明,基于径向基函数的神经网络在心律失常识别中具有87.6％的识别准确率.希望此方法能够在今后的研究中进一步的发展并在实际中得到较好的应用.
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