基于小波神经网络的心室晚电位识别

• 作者: 娄智 杨基海 梁政 郑凡 钟展辉 钱晓进 陈香
• 来源期刊: 山东生物医学工程
• 学科: 医学
• 关键词: 心室晚电位 小波神经网络 信号平均心电图
• 年，卷（期）: 2001,（4）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 1-4
• 页数: 4页
• 分类号: R3
• 字数: 1497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6278.2001.04.001

摘要

采用小波神经网络对高分辨率信号平均心电图进行心室晚电位的识别.小波神经网络的训练采用共轭梯度法.经过对28例3导信号平均心电图实验数据的分析,取得了较好的识别效果,对晚电位的识别准确率为84.5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈香	中国科学技术大学电子科学与技术系	63	521	13.0	18.0
2	杨基海	中国科学技术大学电子科学与技术系	56	453	13.0	17.0
3	娄智	中国科学技术大学电子科学与技术系	14	84	6.0	9.0
4	钟展辉	中国科学技术大学电子科学与技术系	5	42	4.0	5.0
5	梁政	中国科学技术大学电子科学与技术系	12	69	5.0	7.0
6	钱晓进	中国科学技术大学电子科学与技术系	10	82	5.0	9.0
7	郑凡	中国科学技术大学电子科学与技术系	4	13	3.0	3.0