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遗传算法与修正的自适应矩估计优化循环神经网络的心音分类方法
1
作者
吴全玉
刘美君
+2 位作者
范家琪
潘玲佼
陶为戈
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期202-208,226,共8页
针对传统的循环神经网络(RNN)在识别分类心音信号方面具有梯度爆炸、梯度消失和短期记忆的问题,该文提出了无需心音分段的结合遗传算法(GA)与修正的自适应矩估计(RAdam)优化RNN的心音分类模型。该模型的优势是将GA和RAdam优化器以串联...
针对传统的循环神经网络(RNN)在识别分类心音信号方面具有梯度爆炸、梯度消失和短期记忆的问题,该文提出了无需心音分段的结合遗传算法(GA)与修正的自适应矩估计(RAdam)优化RNN的心音分类模型。该模型的优势是将GA和RAdam优化器以串联的方式融合到RNN中,以达到改进RNN的作用。首先,利用GA的选择、变异和遗传操作,优化RNN的输入层节点数,获取心音特征向量的最优个体的初始解。其次,根据最优个体中的权重、偏置矩阵,赋予模型初始权值和阈值,获得初始权重最优解,整个模型共享参数。最后,联合改进的学习率自适应优化算法,优化RNN模型。结果表明,结合经典的梅尔(Mel)倒频谱系数方法提取心音信号的特征向量,心音信号分类准确率达到90.29%,相比于未优化的RNN模型,准确率提高了17.79%。
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关键词
遗传算法
自适应矩估计
循环神经网络
心音分类
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职称材料
题名
遗传算法与修正的自适应矩估计优化循环神经网络的心音分类方法
1
作者
吴全玉
刘美君
范家琪
潘玲佼
陶为戈
机构
江苏理工学院电气信息工程学院
出处
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期202-208,226,共8页
基金
国家自然科学基金(62001196)
江苏省重点研发计划(SBE2020648)
常州市社会发展项目(CE20225045)。
文摘
针对传统的循环神经网络(RNN)在识别分类心音信号方面具有梯度爆炸、梯度消失和短期记忆的问题,该文提出了无需心音分段的结合遗传算法(GA)与修正的自适应矩估计(RAdam)优化RNN的心音分类模型。该模型的优势是将GA和RAdam优化器以串联的方式融合到RNN中,以达到改进RNN的作用。首先,利用GA的选择、变异和遗传操作,优化RNN的输入层节点数,获取心音特征向量的最优个体的初始解。其次,根据最优个体中的权重、偏置矩阵,赋予模型初始权值和阈值,获得初始权重最优解,整个模型共享参数。最后,联合改进的学习率自适应优化算法,优化RNN模型。结果表明,结合经典的梅尔(Mel)倒频谱系数方法提取心音信号的特征向量,心音信号分类准确率达到90.29%,相比于未优化的RNN模型,准确率提高了17.79%。
关键词
遗传算法
自适应矩估计
循环神经网络
心音分类
Keywords
genetic algorithm
Adam
recurrent neural network
heart sound classification
分类号
T413 [一般工业技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
遗传算法与修正的自适应矩估计优化循环神经网络的心音分类方法
吴全玉
刘美君
范家琪
潘玲佼
陶为戈
《南京理工大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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