用于脑电数据压缩的改进的BP小波神经网络

• 作者: 是度芳 王爱敏 郭国际
• 来源期刊: 华中科技大学学报(自然科学版)
• 学科: 工学
• 关键词: 脑电图 小波神经网络 数据压缩
• 年，卷（期）: 2003,（10）
• 页码范围: 109-110
• 页数: 2页
• 分类号: TP183
• 字数: 1552字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2003.10.037

摘要

用一种改进的BP小波神经网络对脑电图(EEG)数据信号进行压缩.对小波神经网络采用最速梯度下降法优化网络参数,并对学习率采用自适应学习速率方法自动调节.利用小波神经网络的函数逼近特性,对脑电随机信号进行逼近,最终压缩比可达15以上.实验结果显示,小波神经网络在大量压缩数据的同时,能较好地恢复原有信号.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	是度芳	华中科技大学物理系	77	621	13.0	21.0
2	郭国际	华中科技大学同济医学院神经科	10	122	4.0	10.0
3	王爱敏	华中科技大学物理系	1	2	1.0	1.0