摘要
对MCG测量数据进行自动分类,可以减少人工分析,快速找出数据的有用规律。常用的方法有相关系数和随机性模型。本文在对测量数据进行模式识别的基础上研究了一种人工神经网络分类的方法,它的特点是对测量信号具有较好的自适应性,并且具有较好的分类效果。本文的计算和仿真说明在一定程度上说明了这种方法的正确性。
By automatically classifying MCG data, we can reduce the onerous manual work and find some useful rules. The common methods include coefficient correlation and randomness model. In this paper, we study the neural networks method for classification based on the pattern-recognition to MCG data, which has the advantage of preferable adaptability and classified result. The calculating result and emulator indicates that the validity of this method.
出处
《现代科学仪器》
2005年第6期51-54,共4页
Modern Scientific Instruments
基金
上海市自然科学基金资助项目(编号03ZR14092)
上海市科委项目(编号:054407061)
关键词
心磁图
模式识别
人工神经网络
分类
MCG
pattern-recognition
neural networks
classification
