基于改进的径向基函数网络的冠心病心电信号识别方法

• 作者: 林勇 汪莉 王松涛
• 来源期刊: 生物医学工程研究
• 学科: 医学
• 关键词: 径向基函数网络 冠状动脉心脏病 聚类分析
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 141-143
• 页数: 3页
• 分类号: R318|R540.4
• 字数: 2956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-6278.2004.03.004

摘要

研究一种利用径向基函数(RBF)神经网络识别冠心病心电信号模式的方法.讨论了径向基函数中心的选取,构造了改进的RBF网络对训练样本和测试样本进行识别.结果表明,此项研究中采用的神经网络能对训练样本和测试样本正确地进行模式识别,训练方法能够自适应的确定聚类个数,从而确定聚类中心,避免了K均值聚类方法中因K值选取的不同而造成的误差.此方法收敛速度快,是一种有效的识别冠心病心电信号的方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林勇	山东大学控制科学与工程学院	13	173	6.0	13.0
2	王松涛	山东大学控制科学与工程学院	6	59	3.0	6.0
3	汪莉	山东大学控制科学与工程学院	2	4	1.0	2.0