期刊文献+

一种改进的ECG分类神经网络方法 被引量:2

Am Improved Method for ECG Classification Based on Neural Network
下载PDF
导出
摘要 本文引入信息熵作为惩罚函数,加入到神经网络的代价函数中.经过训练获得了更有组织的隐层神经元激励模式,每个输入样本仅使隐层少数神经元产生响应.经过本文提出的裁剪算法的裁剪后,减小了网络的规模,提高了神经网络的泛化能力和计算效率.文中的ECG分类也证实了这一结果. In this paper, information entropy is introduced as penalty function and imposed to the backpropagation cost function. After training, more organized hidden unit activation patterns are obtained and few hidden units respond for each input sample. The scale of the neural network is reduced ther using the pruningmethod proposed in this paper,and its generalization performance and computational efficiency are improved atthe same time.
机构地区 东南大学生医系
出处 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第10期44-47,共4页 Acta Electronica Sinica
关键词 信息熵 神经网络 泛化性能 ECG分类 Information entropy Neural network Pruning Generalization performance ECG classification
  • 相关文献

同被引文献28

引证文献2

二级引证文献9

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部