【摘 要】
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心电图是医院的一项常规检查手段，具有非常重要的临床价值；特别对于心脏外科更显得非常重要；但是传统的采取的人工诊断办法受到个人专业知识和临床经验的很大限制，并且速度慢；而计
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心电图是医院的一项常规检查手段，具有非常重要的临床价值；特别对于心脏外科更显得非常重要；但是传统的采取的人工诊断办法受到个人专业知识和临床经验的很大限制，并且速度慢；而计算机在信号处理方面已经具有广泛的应用，并且运行速度快，因此建立计算机识别分类方法对心电图进行快速、准确的分类将在临床诊断上具有很重要的意义。本文利用支持向最机、神经网络等工具建立计算机识别分类方法来对心电图进行分类判断。 本文主要工作： (1)利用小波函数对心电图进行多层小波分解，分析和提取各层的信号特征，实现心电图的特征提取以及数据压缩。然后利用支持向量机对特征提取后的心电图进行两分类。 (2)提出一种新的BP神经网络，并利用BP算法训练网络系数，用于心电图的分类。并与心电图的支持向量机分类作比较；同时相对于人们通常的心电图的两分类，提出了基于BP神经网络的三分类，并且取得了较好的结果。 (3)最后从几何角度讨论了用于分类的前馈神经网络VC维的问题，尤其是利用超曲面排列针对非线性神经网络的VC维进行了探讨。 本文的创新点： 建立了一种用于心电图两分类的BP神经网络，尤其是一种可以进行心电图三分类的BP神经网络，具有一定的实际价值。 利用超曲面排列的方法探讨了前馈神经网络的VC维。
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