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基于BP神经网络的心电图三分类 被引量:1

The Three-classication of ECG based on BP Neural Network
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摘要 研究了一种基于神经网络的心电图分类方法,该方法利用前向多层神经网络的反向传播算法(Back Propagation),即BP算法,采用MATLAB软件建立用于三分类的BP神经网络,并利用大量的心电图数据训练神经网络,使神经网络对未训练过的心电图有较好的分类能力。实验结果表明,用这种方法用于心电图的三分类取得较好的效果。 A method of ECG classification based on neural network was reported. In this method, A BP neural network was built with Matlab and ECG data, which were used to train the neural network , and then the neural network could correctly classify the dada in ECG without training, The experimental results show that it was a efficient way for ECG classification.
出处 《丽水学院学报》 2006年第2期14-17,共4页 Journal of Lishui University
关键词 人工神经网络 BP神经网络 心电图 artificial neural network BP Neural Network ECG
  • 相关文献

参考文献2

  • 1Geogre D M,Michael N V,Geogre S A.Effective backpropagation training with variable stepsize[J].Neural Networks,1997,10(1):69-82.
  • 2Charles W L.Training feedforward neural networks:an algorithm giving improved generalization[J].Neural Networks,1997,10(1):61-68.

同被引文献3

引证文献1

二级引证文献6

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