基于多分辨分析量子跃迁神经网络的心电图智能检测研究

为了提高心电信号的正确检测效率,本文在BP神经网络模型基础上,引入多量子能级传递函数,使产生的量子跃迁神经网络具有更有效的学习和泛化能力,克服了经典BP网络在心电图模糊分类方面的局限性,使网络输出"跃变"跳出特征空间不确定区域而"坍缩"到确定区域,提高了心电信号正确检测效率。并且本文为了进一步优化网络,利用具有多分辨特性的小波变换对心电信号进行预处理,减少了网络神经元选取个数,优化网络,提高了收敛速度,实验结果验证了理论的可行性。